JP2007099249A - User hospitality system for automobile - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a user hospitality system for an automobile capable of detecting the state of a user and autonomously controlling action of on-vehicle devices in the form that the user desires (seemed to be desired) from the detection result. <P>SOLUTION: The user hospitality system 100 for the automobile detects the predetermined living body state of the user (for example, driver) getting on the automobile as a time variation of the living body state parameter, i.e., a numerical value parameter reflecting the living body state, presumes the mental state or the physical state of the user based on the time variation of the detected living body state parameter and varies the action content of a hospitality action part according to the presumed mental state or physical state. Namely, the mental state or the physical condition of the user is spontaneously grasped at an automobile side and the hospitality action fitted to the mental state or the physical condition is performed. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

この発明は、ユーザーの自動車への接近、乗車、運転、降車及び自動車からの離間、の少なくともいずれかにおいて、ユーザーによる自動車の利用を補助するための、又はユーザーを楽しませる(あるいはサービスする)ための自動車用ユーザーもてなしシステムに関する。   The present invention is intended to assist the user in using the car or to entertain (or serve) the user at least one of approaching, riding, driving, getting off and leaving the car of the user. This relates to a hospitality system for automobile users.

特開2003−312391号公報JP 2003-312391 A

特許文献1には、携帯電話を用いた車載機器の自動調整装置が開示されている。この装置は、自動車の搭乗者が所持する携帯電話と、自動車側に搭載された無線装置との間で通信し、エアコン、カーステレオ、ヘッドライトの光軸、電動シートあるいは電動ミラーといった車載装置を、携帯電話所持者毎に予め登録された条件にて動作調整する、というものである。また、特許文献1には、携帯電話に搭載されたGPS(Global Positioning System)により車内の搭乗者の数や位置を把握し、オーディオ機器の音量バランスや周波数特性を調整する技術も開示されている。   Patent Document 1 discloses an automatic adjustment device for an in-vehicle device using a mobile phone. This device communicates between a mobile phone carried by an automobile passenger and a wireless device mounted on the automobile side, and installs an in-vehicle device such as an air conditioner, a car stereo, an optical axis of a headlight, an electric seat, or an electric mirror. The operation adjustment is performed under conditions registered in advance for each mobile phone holder. Patent Document 1 also discloses a technique for grasping the number and positions of passengers in a vehicle by using a GPS (Global Positioning System) mounted on a mobile phone and adjusting the volume balance and frequency characteristics of an audio device. .

しかし、上記の装置は、あくまで搭乗者(ユーザー)が自動車に乗り込んだ後で車載装置の調整を行なうものであり、ユーザーが乗り込む前に車載装置の調整を行なう思想を開示するものではない。このことは、該文献において、携帯電話機に対する車載側の通信装置が、近距離無線通信装置(ブルートゥース:規格に定められている通信可能距離は精々10mである)、図1においてブルートゥース端末が車内の携帯電話機とのみ通信するように描かれていることからも明らかである。また、ユーザーの状態とは無関係に、車載装置の調整内容を画一的に定めているため、何度か利用するうちにユーザーに手の内を読まれ、次第に喜びも失せてしまう欠点がある。   However, the above-described device only adjusts the in-vehicle device after the passenger (user) gets into the automobile, and does not disclose the idea of adjusting the in-vehicle device before the user gets in. In this document, the vehicle-side communication device for the mobile phone is a short-range wireless communication device (Bluetooth: the communicable distance defined in the standard is at most 10 m), and in FIG. It is also clear from the fact that it is depicted as communicating only with a mobile phone. In addition, since the adjustment contents of the in-vehicle device are defined uniformly regardless of the user's state, there is a drawback that the user can read the hand and use it several times and gradually lose joy.

本発明の課題は、ユーザーの状態を検出し、その検出結果から、当該のユーザーが最も望む(あるいは望むと思われる)形態で車載装置の動作を自律的に制御することができ、ひいては、ユーザーを主人あるいは客人として自動車側が積極的にもてなそうという心にも満ちた自動車用ユーザーもてなしシステムを提供することにある。   An object of the present invention is to detect the state of a user, and from the detection result, the operation of the in-vehicle device can be autonomously controlled in the form that the user wants most (or seems to be desired). It is to provide an automobile user hospitality system that is filled with the desire to entertain the car positively as a master or customer.

課題を解決するための手段及び作用・効果Means and actions / effects for solving the problems

上記の課題を解決するために、本発明の自動車用ユーザーもてなしシステムは、
ユーザーの自動車への接近、乗車、運転又は車内での滞在、降車及び自動車からの離間、の少なくともいずれかにおいて、ユーザーによる自動車の利用を補助するための、又はユーザーを楽しませるためのもてなし動作を行なうもてなし動作部と、
ユーザーの予め定められた生体状態を、当該生体状態を反映した数値パラメータである生体状態パラメータの時間的変化として検出する生体状態検出部と、
検出された生体状態パラメータの時間的変化に基づいて、ユーザーの精神的状態又は肉体的状態を推定する精神/肉体状態推定手段と、
もてなし動作部の動作内容を、推定された精神/体調状態の内容に応じて変化させるもてなし制御部と、を備えたことを特徴とする。
In order to solve the above problems, the automobile user hospitality system of the present invention is:
A hospitality action to assist the user in using the car or to entertain the user at least one of approaching the user, riding, driving or staying in the car, getting off and leaving the car. A hospitality action part,
A biological state detection unit that detects a predetermined biological state of the user as a temporal change of a biological state parameter that is a numerical parameter reflecting the biological state;
A mental / physical state estimating means for estimating a user's mental state or physical state based on a temporal change of the detected biological state parameter;
And a hospitality control unit that changes the operation content of the hospitality operation unit in accordance with the content of the estimated mental / physical state.

上記本発明の自動車用ユーザーもてなしシステムによると、自動車に搭乗するユーザー(例えば運転者)の予め定められた生体状態を、当該生体状態を反映した数値パラメータである生体状態パラメータの時間的変化として検出し、その検出された生体状態パラメータの時間的変化に基づいて、ユーザーの精神的状態又は肉体的状態を推定し、その推定された精神的状態又は肉体的状態に応じて、もてなし動作部の動作内容を変化させるようにした。すなわち、ユーザーの精神状態あるいは体調を自動車側にて自発的に把握し、その精神状態あるいは体調に適合したもてなし動作を行なわせることで、自動車利用に際してのユーザーへサービス効果を著しく高めることができる。また、自動車がユーザーの精神あるいは肉体に自発的に歩み寄る構成となるため、ユーザーの共感意識が向上し、ひいては自動車とユーザーとの内面的なつながりが育まれ、自動車を単なる「交通移動手段」から、ユーザーの気持ちを自ら理解し行動する仮想パートナーとしての地位へと高めることができる。   According to the automobile user hospitality system of the present invention described above, a predetermined biological state of a user (for example, a driver) boarding the automobile is detected as a temporal change of a biological state parameter that is a numerical parameter reflecting the biological state. Then, the mental state or physical state of the user is estimated based on the temporal change of the detected biological state parameter, and the operation of the hospitality operation unit is performed according to the estimated mental state or physical state. The contents were changed. That is, the user's mental state or physical condition is spontaneously grasped by the vehicle side, and the hospitality operation adapted to the mental state or physical condition is performed, so that the service effect on the user when using the vehicle can be remarkably enhanced. In addition, since the car will spontaneously walk up to the user's spirit or body, the user's sympathy will be improved, and the internal connection between the car and the user will be nurtured. , You can improve your position as a virtual partner who understands and acts on your own.

生体状態変化検出部は、生体状態パラメータの時間的変化波形を検出するとすることができる。この場合、精神/肉体状態推定手段は、波形の振幅情報に基づいてユーザーの肉体的状態を推定することができる。例えば、病気や疲労によりユーザーの肉体的状態が低下すると、該肉体状態を反映する生体状態の変動も小さくなる。すなわち、生体状態パラメータの時間的変化波形の振幅が縮小する傾向となりやすく、上記病気や疲労といった、肉体状態の異常を適確に検出することが可能となる。一方、精神/肉体状態推定手段は、波形の周波数情報に基づいてユーザーの精神的状態を推定するものとすることもできる。精神状態の安定ないし不安定は、生体状態の変動速度に反映されることが多く、その変動速度は生体状態パラメータ波形の周波数に反映されるので、該周波数情報に基づいてユーザーの精神的状態を適確に推定することができる。   The biological state change detection unit can detect a temporal change waveform of the biological state parameter. In this case, the mental / physical state estimation means can estimate the physical state of the user based on the amplitude information of the waveform. For example, when the physical state of the user decreases due to illness or fatigue, the fluctuation of the biological state reflecting the physical state is also reduced. In other words, the amplitude of the temporal change waveform of the biological condition parameter tends to decrease, and it is possible to accurately detect abnormalities in the physical condition such as the above-mentioned diseases and fatigue. On the other hand, the mental / physical state estimating means may estimate the user's mental state based on the frequency information of the waveform. The stability or instability of the mental state is often reflected in the fluctuation rate of the biological state, and the fluctuation rate is reflected in the frequency of the biological state parameter waveform. Therefore, the mental state of the user is determined based on the frequency information. It can be estimated accurately.

精神/肉体状態推定手段は、ユーザーの精神状態又は肉体状態を、予め定められた複数の精神状態レベル又は精神状態レベルのいずれかに特定するものとすることができる。また、もてなし動作部の動作内容を規定するもてなし動作情報を、複数の精神状態レベル又は精神状態レベルと対応付けて記憶するもてなし動作情報記憶部を設けることができる。そして、もてなし制御部は、推定されたれた精神状態レベル又は精神状態レベルに対応したもてなし動作情報をもてなし動作情報記憶部から読み出し、これに基づいてもてなし動作部の動作制御を司るものとして構成できる。該構成によると、元来アナログ的に複雑かつ連続的に変化するユーザーの肉体状態あるいは精神状態に、段階的なレベル設定を行なうことで、もてなし制御のアルゴリズムを大幅に簡略化することができる。   The mental / physical state estimating means may specify the mental state or physical state of the user as one of a plurality of predetermined mental state levels or mental state levels. In addition, a hospitality operation information storage unit that stores hospitality operation information that defines the operation content of the hospitality operation unit in association with a plurality of mental state levels or mental state levels can be provided. The hospitality control unit can be configured to read out the hospitality operation information corresponding to the estimated mental state level or the mental state level from the hospitality operation information storage unit, and to control the operation of the hospitality operation unit based on this. According to this configuration, the algorithm of hospitality control can be greatly simplified by performing stepwise level setting on the user's physical state or mental state that originally changed in an analog manner and continuously.

生体状態変化検出部は、生体状態パラメータの時間的変化情報として、ユーザーの体温の時間的変化状態を検出するものとすることができる。体温にはユーザーの肉体状態(体調)や精神状態、特に肉体状態が顕著に反映される(例えば、体調不良時には体温変動幅(波形振幅)が緩やかになる)とともに、赤外線測定(例えば顔のサーモグラフィーなど)により遠隔測定が可能であることから、運転中(あるいは車内滞在中)に限らず、自動車に対するユーザーの接近、乗り込み、降車/離脱といった種々の局面で、ユーザーの状態推定に活用できる利点があり、適確なもてなし動作を供するべきシーンの多様化にも貢献できる。   The biological state change detection unit can detect the temporal change state of the user's body temperature as the temporal change information of the biological state parameter. The body temperature reflects the user's physical condition (physical condition) and mental state, especially the physical condition (for example, when the physical condition is poor, the temperature fluctuation range (waveform amplitude) becomes gentle) and infrared measurement (for example, facial thermography) Etc.) can be used to estimate the user's condition not only during driving (or while in the car) but also in various aspects such as approaching, getting in, and getting off / leaving the car. Yes, it can also contribute to the diversification of scenes that should be provided with appropriate hospitality operations.

また、生体状態変化検出部は、生体状態パラメータの時間的変化状態として、ユーザーの顔の表情及び視線方向の少なくともいずれかの時間的変化状態を取得するものとすることもできる。これら2つのパラメータも、ユーザーの肉体状態(体調)や精神状態(特に精神状態)が顕著に反映され、かつ画像撮影による遠隔測定が可能であることから、運転中(あるいは車内滞在中)に限らず、自動車に対するユーザーの接近、乗り込み、降車/離脱といった種々の局面で、ユーザーの状態推定に活用できる利点があり、適確なもてなし動作を供するべきシーンの多様化にも貢献できる。   In addition, the biological state change detection unit may acquire a temporal change state of at least one of the facial expression and the line-of-sight direction of the user as the temporal change state of the biological state parameter. These two parameters also reflect the user's physical condition (physical condition) and mental condition (especially mental condition), and can be measured remotely by taking images, so it is limited to driving (or staying in the car). In addition, there are advantages that can be used for estimating the user's condition in various aspects such as approaching, getting in, and getting off / leaving from the automobile, and can contribute to diversification of scenes that should be provided with appropriate hospitality operations.

もてなし動作部は、ユーザーが自動車の運転中にもてなし動作を行なうものとすることができる。そして、生体状態変化検出部は、ユーザーの運転中における生体状態パラメータの時間的変化を検出するものとすることができる。これにより、運転者(ユーザー)の精神状態あるいは肉体状態に応じて、その運転中におけるもてなし動作が適正化され、快適でより安全な自動車の運転を実現することができる。   The hospitality operation unit may perform a hospitality operation while the user is driving the automobile. The biological state change detection unit may detect a temporal change of the biological state parameter during the user's operation. Thereby, according to the mental state or physical state of the driver (user), the hospitality operation during the driving is optimized, and a comfortable and safer driving of the automobile can be realized.

生体状態変化検出部は、生体状態パラメータの時間的変化状態として、血圧、心拍数、体温、皮膚抵抗及び発汗の1又は2以上からなる第一種生体状態パラメータの時間的変化状態を取得するものとすることができる。第一種生体状態パラメータは、運転者のいわば内部肉体的な状態変化を示すものであり、その時間的変化(波形)には、運転者の精神状態(あるいは心理状態)や肉体状態、特に精神状態が顕著に反映されるので、これを解析することで、該運転者に対するもてなし動作の適正化をより効果的に図ることができる。また、これら第一種生体状態パラメータは、例えばハンドルの運転者による握り位置に取り付けられたセンサにより直接的な測定が可能であり、その時間的変化を鋭敏に捉えることができる利点がある。具体例を挙げれば、危険を察知して冷やりとしたり、割り込みや追い越しでカッとくれば(つまり、精神的に興奮した場合)、発汗が顕著になったり、心臓の鼓動が高鳴ったりし、血圧、心拍数、体温、皮膚抵抗(あるいは発汗)といった第一種生体状態パラメータの波形(特に振幅)に顕著な変化が現れる。また、よそ事に気を取られて注意力が散漫になっている場合も、第一種生体状態パラメータが同様の波形を示すことが知られている。この場合、精神/肉体状態推定手段は、第一種生体状態パラメータの波形周波数が一定レベル以上に大きくなった場合に、ユーザーの精神状態に異常を来たしていると推定することが可能である。   The biological state change detection unit acquires a temporal change state of a first-type biological state parameter including one or more of blood pressure, heart rate, body temperature, skin resistance, and sweating as a temporal change state of the biological state parameter. It can be. The first-type biological condition parameter indicates a so-called internal physical state change of the driver, and the temporal change (waveform) includes the driver's mental state (or psychological state), physical state, particularly mental state. Since the state is remarkably reflected, by analyzing this, the hospitality operation for the driver can be optimized more effectively. Further, these first-type biological condition parameters can be directly measured by, for example, a sensor attached to a grip position by the driver of the steering wheel, and have an advantage that the temporal change can be grasped sharply. For example, if you perceive danger and cool, or interrupt and overtake (that is, if you are mentally excited), you may notice sweating or a heartbeat. Significant changes appear in the waveform (especially amplitude) of the first-type biological condition parameters such as blood pressure, heart rate, body temperature, skin resistance (or sweating). It is also known that the first-type biological state parameter shows a similar waveform when attention is distracted and the attention is distracted. In this case, the mental / physical state estimating means can estimate that the mental state of the user is abnormal when the waveform frequency of the first-type biological state parameter is greater than a certain level.

一方、生体状態変化検出部は、生体状態パラメータの時間的変化状態として、ユーザーの運転中の姿勢、視線方向及び表情の少なくともいずれかからなる第二種生体状態パラメータの時間的変化状態を検出するものとすることができる。第二種生体状態パラメータは、運転者のいわば外的な肉体状態変化を示すものであり、体調不良や病気、あるいは疲労などの状態を反映して、その動きの振幅が縮小される傾向にある。従って、精神/肉体状態推定手段は、第二種生体状態パラメータの波形振幅が一定レベル以下に小さくなった場合に、ユーザーの体調に異常を来たしていると推定することができる。   On the other hand, the biological state change detection unit detects a temporal change state of the second-type biological state parameter consisting of at least one of the user's driving posture, line-of-sight direction, and facial expression as the temporal change state of the biological state parameter. Can be. The second-type biological condition parameter indicates a so-called external physical condition change of the driver, and its movement amplitude tends to be reduced to reflect a state such as poor physical condition, illness, or fatigue. . Therefore, the mental / physical state estimating means can estimate that the user's physical condition is abnormal when the waveform amplitude of the second-type biological state parameter becomes smaller than a certain level.

一方、第二種生体状態パラメータの波形は、運転者の精神状態の把握にも有効活用することができる。例えば、運転者が興奮状態に陥ると運転者の姿勢が頻繁に変化するようになる一方、視線方向の変化は逆に減少し、いわゆる「目が据わった」状態になる。また、精神的に不安定な場合、顔の表情の変化も著しくなる。この場合、精神/肉体状態推定手段は、第二種生体状態パラメータの波形周波数が一定レベル以上に大きくなるか、又は一定レベル以下に小さくなった場合に(どちらになるかは、パラメータの種類によって異なる)、ユーザーの精神に異常を来たしていると推定することができる。   On the other hand, the waveform of the second-type biological state parameter can be effectively used for grasping the driver's mental state. For example, when the driver falls into an excited state, the driver's posture frequently changes, while the change in the line-of-sight direction decreases, resulting in a so-called “eye position” state. In addition, when mentally unstable, the facial expression changes significantly. In this case, the mental / physical state estimating means determines whether or not the waveform frequency of the second-type biological state parameter is greater than a certain level or smaller than a certain level (whether the waveform frequency depends on the type of parameter). Different), it can be presumed that the user's spirit is abnormal.

なお、周波数及び振幅とは異なる時間変化情報により、精神状態ないし肉体状態を把握できる生体状態パラメータも存在する。例えば、生体状態変化検出部は生体状態パラメータの時間的変化として、ユーザーの瞳孔寸法の時間的変化を検出するものとすることができる。精神/肉体状態推定手段は、検出された瞳孔寸法に予め定められたレベル以上の変動が生じている場合に、ユーザーの体調に異常を来たしていると推定することができる。これは、目の焦点合わせや光量調整が疲れにより不安定化し、いわゆるかすみ目やチラツキなどの状態に陥ることが多いためである。一方、怒り等により異常に興奮した状態になると、運転者は目をカッと見開いた状態になることが多い。この場合、精神/肉体状態推定手段は、検出された瞳孔寸法が予め定められたレベル以上に拡張している場合に、ユーザーの精神状態に異常を来たしていると推定することができる。   There is also a biological condition parameter that can grasp a mental state or a physical state based on time change information different from the frequency and amplitude. For example, the biological state change detection unit can detect a temporal change in the pupil size of the user as a temporal change in the biological state parameter. The mental / physical state estimating means can estimate that the user's physical condition is abnormal when the detected pupil size is more than a predetermined level. This is because the focusing and light amount adjustment of the eyes become unstable due to fatigue and often fall into a state of so-called blurred eyes or flickering. On the other hand, when the driver is abnormally excited due to anger or the like, the driver often opens his eyes. In this case, the mental / physical state estimating means can estimate that the user's mental state is abnormal when the detected pupil size is expanded beyond a predetermined level.

また、生体状態変化検出部は複数設けることができ、精神/肉体状態推定手段は、それら複数の生体状態変化検出部が検出する生体状態パラメータの時間的変化状態の組み合わせに基づいて、ユーザーの精神的状態又は肉体的状態を推定するものとすることができる。複数の生体状態パラメータを組み合わせることにより、推定(すなわち識別)可能な精神的状態又は肉体的状態の種別をより多様化(あるいは細分化)することができ、また、推定精度を高めることができる。この場合、ユーザーの、推定すべき精神的状態又は肉体的状態である複数の被推定状態と、個々の被推定状態が成立していると推定するための、複数の生体状態変化検出部がそれぞれ検出しているべき生体状態パラメータの時間的変化状態の組み合わせとを対応付けて記憶した判定テーブルを設けておき、精神/肉体状態推定手段は、検出された複数の生体状態パラメータの時間的変化状態の組み合わせを、判定テーブル上の組み合わせと照合し、照合一致した組み合わせに対応する被推定状態を現在成立している被推定状態として特定するものとすることができる。これにより、多数の生体状態パラメータを考慮する場合でも、被推定状態の特定処理を効率的に実施することができる。   In addition, a plurality of biological state change detection units can be provided, and the mental / physical state estimation means can determine the user's mentality based on a combination of temporal change states of the biological state parameters detected by the plurality of biological state change detection units. The physical state or the physical state can be estimated. By combining a plurality of biological condition parameters, it is possible to further diversify (or subdivide) types of mental states or physical states that can be estimated (that is, identified), and to improve estimation accuracy. In this case, a plurality of estimated states that are a mental state or a physical state of the user and a plurality of biological state change detection units for estimating that the respective estimated states are established respectively. A determination table is provided in which a combination of temporal change states of biological condition parameters to be detected is stored in association with each other, and the mental / physical state estimation unit is configured to detect temporal change states of a plurality of detected biological condition parameters. Are compared with the combinations on the determination table, and the estimated state corresponding to the combination that has been matched is identified as the estimated state currently established. Thereby, even when many biological condition parameters are taken into account, it is possible to efficiently carry out the process of specifying the estimated state.

被推定状態は、「集中力散漫」、「体調不良」及び「興奮状態」の少なくとも3つを含むものとすることができる。精神/肉体状態推定手段によりユーザー(運転者)が「集中力散漫」と推定された場合には、もてなし制御部はもてなし動作部に対し、ユーザーを覚醒させる動作を行なわせる物とすることができる。これにより、ユーザーを運転に集中させることができる。また、精神/肉体状態推定手段によりユーザーが「体調不良」と推定された場合に、もてなし制御部は、もてなし動作によりユーザーに与えられる外乱刺激が緩和されるように、対応するもてなし動作部の動作制御を行なうものとすることができる。外乱刺激の低減により、心理的負担からくる肉体疲労の増長を抑制でき、運転者の苦痛を軽減することができる。また、精神/肉体状態推定手段によりユーザーが「興奮状態」と推定された場合に、もてなし制御部はもてなし動作部に対し、ユーザーの精神的緊張を緩和するための動作を行なわせるものとすることができる。これにより、運転者の熱くなった精神状態を冷却することができ、冷静で温和な運転指向に矯正することが可能である。   The estimated state may include at least three of “diffused concentration”, “bad physical condition”, and “excited state”. When the user (driver) is estimated to be “distraction concentration” by the mental / physical state estimation means, the hospitality control unit can make the hospitality operation unit perform an operation to wake up the user. . Thereby, the user can be concentrated on driving. In addition, when the user is estimated to be “bad” by the mental / physical state estimation means, the hospitality control unit operates the corresponding hospitality operation unit so that the disturbance stimulus given to the user by the hospitality operation is alleviated. Control can be performed. By reducing the disturbance stimulus, it is possible to suppress the increase in physical fatigue resulting from the psychological burden, and to reduce the driver's pain. In addition, when the user is estimated to be in an “excited state” by the mental / physical state estimating means, the hospitality control unit shall cause the hospitality operation unit to perform an operation for relieving the user's mental tension. Can do. As a result, the hot mental state of the driver can be cooled, and it can be corrected to a calm and mild driving orientation.

以下、本発明の実施の形態を添付の図面を用いて詳しく説明する。図1は、本発明の一実施形態を示す自動車用ユーザーもてなしシステム(以下、単に「システム」ともいう)100の概念ブロック図である。該システム100は、種々のもてなし動作部502〜517,534,541,548,549,550,551,552,1001Bが接続された第一のコンピュータからなるもてなし実行制御部3と、種々のセンサ・カメラ群518〜528が接続された第二のコンピュータからなるもてなし意思決定部2とからなる自動車側搭載部100を、その要部として構成されている。第一のコンピュータと第二のコンピュータは、いずれもCPU,ROM,RAMを備え、ROMに格納された制御ソフトウェアを、RAMをワークメモリとして実行することにより、後述の種々の機能を実現する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is a conceptual block diagram of an automobile user hospitality system (hereinafter also simply referred to as “system”) 100 according to an embodiment of the present invention. The system 100 includes a hospitality execution control unit 3 including a first computer to which various hospitality operation units 502 to 517, 534, 541, 548, 549, 550, 551, 552, and 1001B are connected, and various sensors and The vehicle-side mounting unit 100 including the hospitality decision making unit 2 including a second computer to which the camera groups 518 to 528 are connected is configured as a main part thereof. Each of the first computer and the second computer includes a CPU, a ROM, and a RAM, and implements various functions described below by executing control software stored in the ROM using the RAM as a work memory.

上記システム100においては、ユーザーが自動車に向けて接近し、該自動車に乗り込み、該自動車を運転し又は車内にて滞在し、その後、降車に至るまでのユーザーの自動車利用に係る一連の動作が、予め定められた複数のシーンに区切られる。そして、区切られた複数のシーン毎に、もてなし動作部502〜517,534,541,548,549,550,551,552,1001Bが、ユーザーによる自動車の利用を補助するための、又はユーザーを楽しませるためのもてなし動作を行なう。本実施形態では、車外への音波発生装置としてホーン502、ブザー503が接続されている。また、照明装置(ランプ類)としては、ヘッドランプ504(ビームをハイとローとで切り替え可)、フォグランプ505、ハザードランプ506、テールランプ507、コーナリングランプ508、バックアップランプ509、ストップランプ510、室内照明511及び床下ランプ512が接続されている。また、他のもてなし動作部として、エアコン514、カーオーディオシステム(カーステレオ)515、電動シート516及びサイドミラーやバックミラーなどの角度調整用の駆動部517、カーナビゲーションシステム534、ドア開閉用のアシスト機構(以下、ドアアシスト機構という)541、車内に芳香剤を放出する芳香発生部548、眠気(あるいは重度体調不良)に対する気付け・覚醒用のアンモニア発生部549(図50に示すように、運転用のハンドル340の中心部に、運転者の顔付近を目指す形でアンモニアを噴出するように取り付けられている)、運転者に注意喚起したり眠気から覚醒させるためのシートバイブレータ550(図58に示すように、シート底部あるいは背もたれ部に埋設される)、ハンドルバイブレータ551(図50に示すように、ハンドル340の軸に取り付けられている)、車内騒音低減用のノイズキャンセラ1001Bが接続されている。   In the system 100, a series of operations related to the user's use of the car until the user approaches the car, gets into the car, drives the car or stays in the car, and then gets off the vehicle. The scene is divided into a plurality of predetermined scenes. Then, for each of the plurality of divided scenes, the hospitality operation units 502 to 517, 534, 541, 548, 549, 550, 551, 552, and 1001B assist the user in using the car, or enjoy the user. The hospitality operation for the purpose is performed. In the present embodiment, a horn 502 and a buzzer 503 are connected as a sound wave generator to the outside of the vehicle. As lighting devices (lamps), a head lamp 504 (beam can be switched between high and low), a fog lamp 505, a hazard lamp 506, a tail lamp 507, a cornering lamp 508, a backup lamp 509, a stop lamp 510, indoor lighting 511 and an underfloor lamp 512 are connected. Further, as other hospitality operation units, an air conditioner 514, a car audio system (car stereo) 515, an electric seat 516, an angle adjustment drive unit 517 such as a side mirror and a rearview mirror, a car navigation system 534, and an door opening / closing assist. Mechanism (hereinafter referred to as a door assist mechanism) 541, an aroma generating unit 548 that releases fragrance into the vehicle, an ammonia generating unit 549 for awareness and awakening for drowsiness (or severe physical condition) (as shown in FIG. 50) The seat vibrator 550 (shown in FIG. 58) is attached to the center of the steering wheel 340 so as to spout ammonia in the form of aiming near the driver's face). Embedded in the seat bottom or backrest) Data 551 (as shown in FIG. 50, is attached to the shaft of the handle 340), the noise canceller 1001B for reducing cabin noise is connected.

図16は、室内照明511の構成例を示すもので、各々固有の照明色からなる複数の照明部(本実施形態では、赤色系照明511r、アンバー系照明511u、黄色系照明511y、白色系照明511w及び青色系照明511bからなる)を有する。これらの照明は、もてなし意思決定部2からもてなし実行制御部3を経て入力される制御指令信号を受けて、指定されたものが選択され、制御指令信号に従い種々の点灯パターンにて点灯制御される。図19は、ユーザーの性格種別に応じて定められた点灯制御データの構成例を示すもので、もてなし意思決定部2のROMに記憶され、制御ソフトウェアにより随時読み出されて使用される。例えば、活動的な性格(SKC1(図18参照))に対しては、赤色系照明511rを選んでこれをフラッシュ点灯(最初のみ、その後連続点灯)させ、おとなしい性格(SKC2)に対しては、アンバー系照明511uを選んでフェードイン点灯させる、などであるが、これはほんの一例である。   FIG. 16 shows a configuration example of the indoor lighting 511, and a plurality of lighting sections each having a unique lighting color (in this embodiment, a red lighting 511r, an amber lighting 511u, a yellow lighting 511y, a white lighting) 511w and blue illumination 511b). In response to the control command signal input from the hospitality decision making unit 2 through the hospitality execution control unit 3, these lights are selected, and lighting control is performed in various lighting patterns according to the control command signal. . FIG. 19 shows a configuration example of the lighting control data determined according to the personality type of the user. The lighting control data is stored in the ROM of the hospitality decision making unit 2 and is read and used as needed by the control software. For example, for the active personality (SKC1 (see FIG. 18)), the red light 511r is selected and flashed (only the first, then continuously lighted), and for the gentle personality (SKC2), For example, the amber system illumination 511u is selected and fade-in lighting is performed, but this is only an example.

なお、照明装置は、白熱電球、蛍光ランプのほか、発光ダイオードを用いた照明装置を採用することも可能である。特に、赤色系(R)、緑色系(G)、青色系(B)の3原色の発光ダイオードを組み合わせることにより、種々の照明光を簡単に得ることができる。図39は、その回路構成の一例を示すもので、赤色系(R)、緑色系(G)、青色系(B)の各発光ダイオード3401が電源(Vs)に接続され、各々トランジスタ3402でスイッチング駆動される。このスイッチングは、コンパレータ3403に入力される三角波(のこぎり波でもよい)の周期と、指令信号の電圧レベルとによって定まるデューティ比によりPWM制御される。各色の発光ダイオード3401への指令信号の入力波形は、各々独立に変更可能であり、3つの発光色の混合比率に応じて任意の色調の照明色が得られ、また、色調や照明強度パターンを、指令信号の入力波形に応じて経時的に変化させることも可能である。なお、各色の発光ダイオード3401の発光強度は、上記のようにPWM制御する方式のほか、連続点灯を前提として駆動電流レベルにて調整することも可能であるし、これとPWM制御とを組み合わせた方式も可能である。   In addition to the incandescent light bulb and the fluorescent lamp, the lighting device using a light emitting diode can be adopted as the lighting device. In particular, various illumination lights can be easily obtained by combining light emitting diodes of the three primary colors of red (R), green (G), and blue (B). FIG. 39 shows an example of the circuit configuration, and each of the red (R), green (G), and blue (B) light emitting diodes 3401 is connected to a power source (Vs) and is switched by a transistor 3402. Driven. This switching is PWM controlled by a duty ratio determined by the period of a triangular wave (which may be a sawtooth wave) input to the comparator 3403 and the voltage level of the command signal. The input waveform of the command signal to the light emitting diodes 3401 of each color can be changed independently, and an illumination color of any color tone can be obtained according to the mixing ratio of the three light emission colors, and the color tone and illumination intensity pattern can be changed. It is also possible to change over time according to the input waveform of the command signal. Note that the light emission intensity of each color light emitting diode 3401 can be adjusted at the drive current level on the premise of continuous lighting, in addition to the PWM control method as described above, and this is combined with PWM control. A scheme is also possible.

図17は、カーオーディオシステム515の構成例を示すもので、もてなし意思決定部2からもてなし実行制御部3を経て、曲特定情報やボリュームコントロール情報などの、もてなし用曲演奏制御情報が入力されるインターフェース部515aを有する。インターフェース部515aには、デジタルオーディオ制御部515e、多数の音楽ソースデータを格納した音楽ソースデータベース515b,515c(前者はMPEG3データベース、後者はMIDIデータベース)が接続されている。曲特定情報に基づいて選曲された音楽ソースデータはインターフェース部515aを経てオーディオ制御部に送られ、そこでデジタル音楽波形データにデコードされ、アナログ変換部515fでアナログ変換された後、プリアンプ515g及びパワーアンプ515hを経て、もてなし用曲演奏制御情報により指定されたボリュームにてスピーカ515jから出力される。   FIG. 17 shows a configuration example of the car audio system 515. The hospitality music performance control information such as music identification information and volume control information is input from the hospitality decision making section 2 through the hospitality execution control section 3. It has an interface unit 515a. The interface unit 515a is connected to a digital audio control unit 515e and music source databases 515b and 515c (the former is an MPEG3 database and the latter is a MIDI database) storing a large number of music source data. The music source data selected based on the music identification information is sent to the audio control unit via the interface unit 515a, where it is decoded into digital music waveform data, converted into analog by the analog conversion unit 515f, and then pre-amplifier 515g and power amplifier. After 515h, it is output from the speaker 515j at the volume specified by the hospitality music performance control information.

図40は、ドアアシスト機構541の概要を示すものである。自動車1100には、乗降用のスイング式ドア(以下、単に「ドア」ともいう)1101が、乗降口1102の一縁にドア旋回軸1103を介して取り付けられている。ドア1101は、手動操作により乗降口1102を閉塞する閉塞位置から任意の角度位置へ開放可能とされている。そして、この手動によるドア開操作が、モータ(アクチュエータ)1010によりパワーアシストされる。本実施形態では、ドア1101とともに回動するドア旋回軸1103に対し、モータ1010の回転出力を、減速ギア機構RGを介してトルクアップしつつ、旋回軸1103にドア開閉アシストの回転駆動力として直接伝達するようにしている。   FIG. 40 shows an outline of the door assist mechanism 541. A swing-type door (hereinafter also simply referred to as “door”) 1101 for getting on and off is attached to the automobile 1100 via a door turning shaft 1103 at one edge of the entrance 1102. The door 1101 can be opened from a closed position where the door 1102 is closed manually to an arbitrary angle position. The manual door opening operation is power-assisted by a motor (actuator) 1010. In the present embodiment, the rotation output of the motor 1010 is directly torqued to the turning shaft 1103 as a rotational driving force of the door opening / closing assist while torque is increased via the reduction gear mechanism RG with respect to the door turning shaft 1103 that rotates together with the door 1101. I try to communicate.

図41は、ドアアシスト機構541の回路図の一例である。ドアアシスト機構541は、ドアの開操作時に、該ドアと干渉する車外の障害物を検出する障害物検出手段を有し、また、アクチュエータ制御手段は、障害物が検出されていない場合には、ドア開操作時において、アクチュエータによりドア開方向の正アシスト力が生ずる通常アシストモードとなり、障害物検出手段が障害物を検出した場合には、ドア開操作時において、ドアが乗降口を塞ぐ閉位置から障害物に衝突する衝突位置に至るドア旋回区間の少なくとも途中位置まではドアの開操作を可能としつつ、障害物とドアとの衝突は抑制される衝突抑制モードとなるように、アクチュエータによるドアアシストを制御するものとして構成される。   FIG. 41 is an example of a circuit diagram of the door assist mechanism 541. The door assist mechanism 541 has an obstacle detection unit that detects an obstacle outside the vehicle that interferes with the door during the opening operation of the door, and the actuator control unit, when no obstacle is detected, When the door is opened, the actuator enters a normal assist mode in which a positive assist force in the door opening direction is generated by the actuator. When the obstacle detection means detects an obstacle, the door closes the entrance / exit when the door is opened. The door by the actuator is in a collision suppression mode in which the door can be opened at least halfway in the door turning section that reaches the collision position where it collides with the obstacle while the collision between the obstacle and the door is suppressed. It is configured to control the assist.

アクチュエータは正逆両方向に回転可能なモータ1010であり、本実施形態ではDCモータにより構成されている(もちろん、インダクションモータ、ブラシレスモータ、ステッピングモータなど、他の種類のモータを用いてもよい)。アクチュエータ制御手段は、正アシストモードではモータを正方向に回転させ、逆アシストモードではモータ1010を逆方向に回転させるものであり、本実施形態では、プッシュプルトランジスタ回路を用いた双方向リニア制御型のモータドライバ1007がアクチュエータ制御手段を構成している。   The actuator is a motor 1010 that can rotate in both forward and reverse directions, and is configured by a DC motor in this embodiment (of course, other types of motors such as an induction motor, a brushless motor, and a stepping motor may be used). The actuator control means rotates the motor in the forward direction in the positive assist mode, and rotates the motor 1010 in the reverse direction in the reverse assist mode. In this embodiment, the actuator control means is a bidirectional linear control type using a push-pull transistor circuit. The motor driver 1007 constitutes an actuator control means.

モータドライバ1007は、具体的には、正電源(電圧Vcc)に接続された正方向駆動用トランジスタ1073と、負電源(電圧−Vcc)に接続された逆方向駆動用トランジスタ1074とをその要部として構成され、両トランジスタ1073,1074の各ベース端子には、駆動指示電圧VDが抵抗1071により電圧調整されて入力される。抵抗1072は増幅用のフィードバック抵抗であり、両トランジスタ1073,1074のコレクタ/エミッタ間電流の一部を電圧変換して各トランジスタのベースに戻す。これにより、VDが正の時は正方向駆動用トランジスタ1073が、VDが負の時は逆方向駆動用トランジスタ1074が、それぞれVDに比例した電流をモータ10に流す。従って、VDが正の時にモータ1010が正方向に回転する正アシストモードとなり、VDが負の時にモータ1010が逆方向に回転する逆アシストモードとなる。また、アシスト力は、VDに応じたモータ電流によって定まることとなる。なお、駆動用トランジスタ1073,1074には、それぞれ過電流保護用のトランジスタ1073t,1074tが設けられている。また、符号1073R,1074Rは過電流の検出抵抗であり、符号1073D,1074Dはフライバックダイオードである。   Specifically, the motor driver 1007 includes a forward drive transistor 1073 connected to a positive power supply (voltage Vcc) and a reverse drive transistor 1074 connected to a negative power supply (voltage −Vcc). The drive instruction voltage VD is voltage-adjusted by a resistor 1071 and input to the base terminals of both transistors 1073 and 1074. A resistor 1072 is a feedback resistor for amplification, and a part of the collector-emitter current of both transistors 1073 and 1074 is converted into a voltage and returned to the base of each transistor. Thus, when VD is positive, the forward driving transistor 1073 causes the motor 10 to pass a current proportional to VD, respectively, when the VD is negative. Therefore, when VD is positive, the motor 1010 rotates in the positive assist mode, and when VD is negative, the motor 1010 rotates in the reverse direction. The assist force is determined by the motor current corresponding to VD. The driving transistors 1073 and 1074 are provided with overcurrent protection transistors 1073t and 1074t, respectively. Reference numerals 1073R and 1074R denote overcurrent detection resistors, and reference numerals 1073D and 1074D denote flyback diodes.

ドアアシスト機構541には、ドア1101の操作力を検出する操作力検出手段1002が設けられ、図43に状態(A)及び状態(B)として示すように、アクチュエータ制御手段により、正アシストモードにおいて、操作力検出手段2が検出するドア操作力が小さくなるほど、正アシスト力が大きくなるようにアクチュエータ1010の動作を制御する。つまり、力の弱い人がドア1101を開こうとする場合は、モータ1010による正アシスト力が強く作用して楽にドア1101を開くことができる。他方、力の強い人が強くドアを開こうとする場合は、正アシスト力は比較的弱く働くことになる。例えば、外部からの操作力によるドア開トルクと正アシスト力によるドア開トルクとの合計がほぼ一定になるように制御すれば、誰が操作してもドア1101をほぼ一定の標準トルクで開くことができる。   The door assist mechanism 541 is provided with an operation force detecting means 1002 for detecting the operation force of the door 1101, and as shown in FIG. 43 as a state (A) and a state (B), the actuator control means performs a positive assist mode. The operation of the actuator 1010 is controlled so that the positive assisting force increases as the door operating force detected by the operating force detection means 2 decreases. That is, when a person with weak power tries to open the door 1101, the positive assist force by the motor 1010 acts strongly and the door 1101 can be opened easily. On the other hand, when a strong person tries to open the door strongly, the positive assist force works relatively weakly. For example, if the control is performed so that the sum of the door opening torque generated by the external operating force and the door opening torque generated by the positive assist force is substantially constant, the door 1101 can be opened with a substantially constant standard torque regardless of who is operated. it can.

図41の回路においては、上記の機能を次のようにして実現している。操作力検出手段1002は、図40に示すようにドア旋回軸1103に設けられたトルクセンサ1002であり、ドア開の操作力が強く作用するほどドア旋回軸1103に生ずるねじれトルクが大きく現れ、トルクセンサ1002の出力電圧が増加する。なお、トルクセンサ1002の出力電圧はドア開操作時に正となり、ドア閉操作時には負となるので、電圧の符号によりトルクの向きも検出可能である。本実施形態では、トルクセンサ1002の出力電圧を非反転増幅器1003により増幅し、電圧フォロワ1004を経てトルク検出電圧Vstとして出力している。   In the circuit of FIG. 41, the above functions are realized as follows. The operating force detection means 1002 is a torque sensor 1002 provided on the door turning shaft 1103 as shown in FIG. The output voltage of the sensor 1002 increases. Since the output voltage of the torque sensor 1002 is positive when the door is opened and negative when the door is closed, the direction of torque can be detected by the sign of the voltage. In the present embodiment, the output voltage of the torque sensor 1002 is amplified by the non-inverting amplifier 1003 and is output as the torque detection voltage Vst via the voltage follower 1004.

上記のトルク検出電圧Vstは差動増幅回路1005に入力される。差動増幅回路1005は、トルク検出電圧Vstを参照電圧Vref1と比較して、その差分ΔV(=Vref1−Vst)を一定のゲインにて増幅し、モータ1010に対する駆動指示電圧VDとして出力する。ドア1101の開操作を開始すると、トルク検出電圧Vstは最初小さいからΔVは大きくなり、モータ1010の出力電流も大きくなって、大きな正アシスト力が働く。この正アシスト力によるトルクは、外部操作力によるトルクとともにドア旋回軸1103に重畳するから、トルク検出電圧Vstは正アシスト力による寄与分だけ増加する。すると、ΔVは小さくなってΔVは減少する。つまり、正アシスト力によるトルクがドア旋回軸1103へ戻されることで、外部操作力と正アシスト力との合計トルクがトルク検出電圧Vstに反映され、これがVref1に近づくように、モータ1010によるドアアシスト駆動がフィードバック制御されることになるのである。その結果、力の弱い人の場合は、外部操作力による寄与が少なくなる分だけアシストモータ電流(つまり、アシストトルクAT)は大きく維持され、逆に力の強い人の場合は、アシストモータ電流は小さく維持されることとなる。   The torque detection voltage Vst is input to the differential amplifier circuit 1005. The differential amplifier circuit 1005 compares the torque detection voltage Vst with the reference voltage Vref1, amplifies the difference ΔV (= Vref1−Vst) with a constant gain, and outputs it as a drive instruction voltage VD for the motor 1010. When the opening operation of the door 1101 is started, since the torque detection voltage Vst is initially small, ΔV is large, the output current of the motor 1010 is also large, and a large positive assist force is activated. Since the torque due to the positive assist force is superimposed on the door turning shaft 1103 together with the torque due to the external operation force, the torque detection voltage Vst increases by the contribution due to the positive assist force. Then, ΔV decreases and ΔV decreases. That is, when the torque by the positive assist force is returned to the door turning shaft 1103, the total torque of the external operation force and the positive assist force is reflected in the torque detection voltage Vst, and the door assist by the motor 1010 is made so as to approach Vref1. The drive is feedback controlled. As a result, in the case of a weak person, the assist motor current (that is, the assist torque AT) is kept large as much as the contribution by the external operation force is reduced. Conversely, in the case of a strong person, the assist motor current is It will be kept small.

なお、ドア1101は、周知のごとく、車外側操作ノブ1104E及び車内側操作ノブ1104のいずれによっても開閉操作が可能であり、ロックボタン1104を倒すと、図41に示す周知のドアロック機構1320により、ノブ1104E,1104によるドア開閉操作が不能となる。このドアロック機構1320がロック状態になったときはドアロック信号DRSが出力され、これがモータ1010の停止制御に用いられるようになっている。本実施形態では、ドアロック信号DRSを受けたスイッチ21が、参照電圧Vref1を差動増幅回路1005から切り離すとともに、差動増幅回路1005の反転入力端子と非反転入力端子とを短絡させ、差動入力ΔVひいてはモータ1010への駆動指示電圧VDを強制的にゼロにして、モータ1010を駆動停止するようにしている。   As is well known, the door 1101 can be opened and closed by either the vehicle exterior operation knob 1104E or the vehicle interior operation knob 1104, and when the lock button 1104 is tilted, a known door lock mechanism 1320 shown in FIG. The door opening / closing operation by the knobs 1104E and 1104 becomes impossible. When the door lock mechanism 1320 is in the locked state, a door lock signal DRS is output and used for stop control of the motor 1010. In the present embodiment, the switch 21 that has received the door lock signal DRS disconnects the reference voltage Vref1 from the differential amplifier circuit 1005, shorts the inverting input terminal and the non-inverting input terminal of the differential amplifier circuit 1005, and performs differential operation. The input ΔV and thus the drive instruction voltage VD to the motor 1010 is forcibly set to zero, and the motor 1010 is stopped driving.

また、図41の回路では、トルク検出電圧Vstの符号が負になった場合にアシスト制御信号SK1を出力するコンパレータ1020を設けている。スイッチ1021の制御端子には、ゲート1304を介してドアロック信号DRSとアシスト禁止信号SK1との論理和が入力され、アシスト制御信号SK1が検出された場合にもアシストシステムSYS1のモータ1010が停止制御されるようになっている。   In the circuit of FIG. 41, a comparator 1020 is provided that outputs an assist control signal SK1 when the sign of the torque detection voltage Vst becomes negative. A logical sum of the door lock signal DRS and the assist prohibition signal SK1 is input to the control terminal of the switch 1021 via the gate 1304, and the motor 1010 of the assist system SYS1 is controlled to stop even when the assist control signal SK1 is detected. It has come to be.

また、ドア1101の開操作時に、該ドア1101と干渉する車外の障害物を検出する障害物検出手段が設けられている。障害物検出手段は、ドア1101の側面に対向して存在する障害物を検出するものを採用できる。このようにすると、ドア1101が開いていく方向に存在する障害物を適確に検出することができる。このような障害物検出手段として、例えば周知の近接スイッチ、反射式光学センサ(赤外線式を含む)あるいは超音波センサなどの障害物センサ1050を採用できる。   Further, obstacle detection means for detecting an obstacle outside the vehicle that interferes with the door 1101 when the door 1101 is opened is provided. As the obstacle detection means, one that detects an obstacle that faces the side surface of the door 1101 can be adopted. If it does in this way, the obstacle which exists in the direction which the door 1101 opens can be detected correctly. As such an obstacle detection means, for example, a well-known proximity switch, a reflection optical sensor (including an infrared sensor), or an obstacle sensor 1050 such as an ultrasonic sensor can be employed.

障害物センサ1050の検知出力はコンパレータ1051にて閾値と比較され、障害物の検知の有無を表す信号を二値的に出力する。ドア1101を内側から開けてゆき、障害物センサ1050にこれが検知されると、その障害物検知したときのドア1101の角度位置が限界角度位置となって、障害物ありを意味する検知信号SI’が出力され、これを受けたドアアシスト制御手段側で、それ以降のドア開操作が妨げられる制御が行われる。本実施形態では、ドア1101が限界角度位置に到達したとき、該ドアの以降の旋回を阻止する障害物用ドア旋回ロック機構1300が、ドアアシスト制御手段の一部をなすものとして設けられている。   The detection output of the obstacle sensor 1050 is compared with a threshold value by the comparator 1051, and a signal indicating the presence / absence of detection of the obstacle is output in a binary manner. When the door 1101 is opened from the inside and this is detected by the obstacle sensor 1050, the angular position of the door 1101 when the obstacle is detected becomes the limit angle position, and the detection signal SI ′ signifies that there is an obstacle. Is output, and the door assist control means that receives this performs control to prevent the subsequent door opening operation. In this embodiment, when the door 1101 reaches the limit angle position, an obstacle door turning lock mechanism 1300 for preventing the door from turning thereafter is provided as part of the door assist control means. .

図42は、そのロック機構1300のロック部の構成例を示すものである。ロック部の要部は、ドア1101の旋回軸1103に設けられたドア側係合部(本実施形態では雄スプライン)1312と、車体側に固定され、該ドア側係合部1312に対し旋回軸1103の旋回角度に応じた任意の角度位相にて着脱可能に係合し、係合状態の角度位相にて旋回軸1103の旋回をロックする車体側係合部(本実施形態では雌スプライン)1313とを有する。車体側係合部1313は、旋回軸1103の軸線方向においてドア側係合部1312に対し接近・離間可能に設けられ、接近時に車体側係合部1313とロック係合状態となり、離間時にロック解除となる。本実施形態においては、この接近・離間機構を周知のソレノイド機構(シリンダ機構等でもよい)にて構成している。車体側係合部1313は、ばね受け部1314Bを有した駆動軸1314の先端に取り付けられ、この駆動軸1314が、ケース1300C内に収容されたソレノイド1301により軸線方向に進退駆動されるソレノイド1301を付勢すると、駆動軸1314が飛び出し、車体側係合部1313がドア側係合部1312に係合する。他方、ソレノイドを付勢解除すると、ばね受け部1314Bと係合するバイアスばね1310が弾性復帰して、駆動軸1314が引っ込んで車体側係合部1313とドア側係合部1312とが係合解除される。   FIG. 42 shows a configuration example of the lock portion of the lock mechanism 1300. The main part of the lock part is a door side engaging part (male spline in this embodiment) 1312 provided on the turning shaft 1103 of the door 1101 and a vehicle body side fixed to the door side engaging part 1312. A vehicle body side engaging portion (a female spline in the present embodiment) 1313 that is detachably engaged at an arbitrary angle phase corresponding to the turning angle of 1103 and locks the turning of the turning shaft 1103 at the angle phase of the engaged state. And have. The vehicle body side engaging portion 1313 is provided so as to be able to approach and separate from the door side engaging portion 1312 in the axial direction of the turning shaft 1103. When approaching, the vehicle body side engaging portion 1313 is locked with the vehicle body side engaging portion 1313 and unlocked when separated. It becomes. In this embodiment, this approach / separation mechanism is constituted by a known solenoid mechanism (may be a cylinder mechanism or the like). The vehicle body side engaging portion 1313 is attached to the tip of a drive shaft 1314 having a spring receiving portion 1314B, and this drive shaft 1314 is driven by a solenoid 1301 that is driven to advance and retract in the axial direction by a solenoid 1301 housed in the case 1300C. When energized, the drive shaft 1314 pops out, and the vehicle body side engaging portion 1313 engages with the door side engaging portion 1312. On the other hand, when the solenoid is de-energized, the bias spring 1310 that engages with the spring receiving portion 1314B is elastically restored, and the drive shaft 1314 is retracted to disengage the vehicle body side engaging portion 1313 and the door side engaging portion 1312. Is done.

図41に示すように、障害物の検知信号SI’が出力されると、駆動スイッチ(トランジスタ:符号1302は保護用のフライバックダイオード)1303がオンとなり、ソレノイド1301が付勢されて、図42の車体側係合部1313とドア側係合部1312とが係合する。この時点でドア1101は、車外の不定位置にある障害物のそばまで近づいており、車体側係合部1313とドア側係合部1312とは、障害物検知されたときの角度位相でスプライン係合し、その角度でロックされることとなる。つまり、障害物検出手段が障害物を検出したときのドア角度位置に応じて(つまり、障害物の位置に応じて)、限界角度位置が可変に定まる。これにより、自動車に対する障害物の相対距離に関係なく、開操作によりドアが近づいてくれば、障害物に当たらないようにドア開操作が妨げられる。このとき、モータ1010による正アシスト力が生じていてもドア1101の開操作は妨げられるから、衝突抑制モードとなるように、アクチュエータによるドアアシストが制御されていることが明らかである。   As shown in FIG. 41, when the obstacle detection signal SI ′ is output, the drive switch (transistor: reference 1302 is a flyback diode for protection) 1303 is turned on, the solenoid 1301 is energized, and FIG. The vehicle body side engaging portion 1313 and the door side engaging portion 1312 engage with each other. At this time, the door 1101 is approaching to an obstacle at an indeterminate position outside the vehicle, and the vehicle body side engaging portion 1313 and the door side engaging portion 1312 are connected to the spline at the angle phase when the obstacle is detected. If it is, it will be locked at that angle. That is, the limit angle position is variably determined according to the door angle position when the obstacle detection unit detects the obstacle (that is, according to the position of the obstacle). Thereby, regardless of the relative distance of the obstacle with respect to the automobile, if the door approaches by the opening operation, the door opening operation is prevented so as not to hit the obstacle. At this time, since the opening operation of the door 1101 is hindered even if a positive assist force is generated by the motor 1010, it is clear that the door assist by the actuator is controlled so that the collision suppression mode is set.

なお、外部ドア操作信号EDSが、車外側からドアが操作された状態を示しているときは、障害物センサ1050の検出出力によらず、ドアアシスト抑制の制御機構(ここでは、障害物用ドア旋回ロック機構1300)の動作が制限されるようになっている。具体的には、コンパレータ1051により二値化された障害物センサ1050の検知信号SI’と、同じく二値の外部ドア操作信号EDS(ドアが外部から操作されたときは、検知信号SIと逆符号となる)との、ゲート1051aによる論理積出力SIを、前述の駆動スイッチ1303の駆動信号として用いることにより、この機能を実現している。   When the door operation signal EDS indicates a state in which the door is operated from the outside of the vehicle, the door assist suppression control mechanism (here, the door for obstacles) is used regardless of the detection output of the obstacle sensor 1050. The operation of the turning lock mechanism 1300) is restricted. Specifically, the detection signal SI ′ of the obstacle sensor 1050 binarized by the comparator 1051 and the binary external door operation signal EDS (when the door is operated from the outside, the opposite sign to the detection signal SI) This function is realized by using the logical product output SI of the gate 1051a as the drive signal of the drive switch 1303 described above.

なお、上記のようなアシスト機構を有したスイング式ドアを採用する態様に代え、周知の電動自動開閉機構ないしアシスト機構を備えた電動スライド式ドアを採用することも可能である。   Instead of using the swing type door having the assist mechanism as described above, it is also possible to adopt a known electric automatic opening / closing mechanism or an electric slide type door provided with an assist mechanism.

図44は、ノイズキャンセラ1001Bの一構成例を示す機能ブロック図である。該ノイズキャンセラ1001Bの要部は、騒音抑制手段をなす能動的騒音制御機構本体2010と、必要音強調部(手段)2050とを含む。能動的騒音制御機構2010は、車内に侵入する騒音を検出する車内騒音検出マイク(ノイズ検知マイク)2011と、車内騒音検出マイク2011が検出する騒音波形と逆位相の騒音制御用波形を合成する騒音制御用波形合成部(制御音発生部)2015とを有する。騒音制御用波形は騒音制御用スピーカ2018から出力される。また、騒音制御用音波が重畳後の車内音に含まれる消し残し騒音成分を検出するエラー検出マイク2012と、消し残し騒音のレベルが縮小する方向にフィルタ係数が調整される適応フィルタ2014も設けられている。     FIG. 44 is a functional block diagram illustrating a configuration example of the noise canceller 1001B. The main part of the noise canceller 1001B includes an active noise control mechanism main body 2010 that forms noise suppression means, and a necessary sound enhancement part (means) 2050. The active noise control mechanism 2010 is a noise that synthesizes an in-vehicle noise detection microphone (noise detection microphone) 2011 that detects noise entering the vehicle, and a noise control waveform that is opposite in phase to the noise waveform detected by the in-vehicle noise detection microphone 2011. And a control waveform synthesis unit (control sound generation unit) 2015. The noise control waveform is output from the noise control speaker 2018. There are also provided an error detection microphone 2012 for detecting an unerased noise component included in the vehicle interior sound after the noise control sound wave is superimposed, and an adaptive filter 2014 for adjusting a filter coefficient in a direction in which the level of the unerased noise is reduced. ing.

車両自身に音源を有する車内騒音としては、エンジン音、路面音、風切り音などがあり、車内騒音検出マイク2011は、複数個のものが、個別の車内騒音の検知に適した位置に分散配置されている。車内騒音検出マイク2011は、搭乗者Jから見てそれぞれ違う位置にあり、マイク2011が拾う位置での騒音波形と、搭乗者Jが実際に聞く騒音波形との間には少なからぬ位相差がある。そこで、この位相差を合せこむために、車内騒音検出マイク2011の検知波形は適宜、位相調整部2013を介して制御音発生部2015に与えられる。   Vehicle interior noise having a sound source in the vehicle itself includes engine sound, road surface sound, wind noise, etc. A plurality of vehicle interior noise detection microphones 2011 are distributed and arranged at positions suitable for detection of individual vehicle interior noise. ing. The vehicle interior noise detection microphones 2011 are at different positions as viewed from the passenger J, and there is a considerable phase difference between the noise waveform at the position picked up by the microphone 2011 and the noise waveform actually heard by the passenger J. . Therefore, in order to match this phase difference, the detection waveform of the vehicle interior noise detection microphone 2011 is appropriately supplied to the control sound generation unit 2015 via the phase adjustment unit 2013.

次に、必要音強調部2050は、強調音検知マイク2051及び必要音抽出フィルタ2053を含んで構成され、その必要音の抽出波形が制御音発生部2015に与えられる。ここでも、車内騒音検出マイク2011と同様の事情により、位相調整部2052が適宜設けられる。強調音検知マイク2051は、車外の必要音を取り込むための車外用マイク2051と、車内の必要音を取り込むための車内用マイク2051とからなる。いずれも周知の指向性マイクにて構成でき、車外用は、音検知の指向性の強い角度域が車外方向を向き、指向性の弱い角度域が車内方向を向くように取り付けられている。本実施形態では、マイク2051の全体が車外に出るように取り付けられているが、指向性の弱い角度域が車内側に位置し、指向性の強い角度域のみが車外に出るように、車内と車外とにまたがって取り付けることも可能である。他方、車内用マイク2051は、各座席に対応して、搭乗者の会話音を選択的に検知できるよう、音検知の指向性の強い角度域が搭乗者の正面側を向き、指向性の弱い角度域が反対方向を向くように取り付けられる。これら強調音検知マイク2051は、いずれも、その入力波形(検出波形)のうち必要音成分を優先的に通過させる必要音抽出フィルタ2053に接続されている。なお、図1のカーオーディオシステム515のオーディオ入力が車内必要音音源2019として利用されるようになっている。このオーディオ機器のスピーカ出力音(スピーカは騒音制御用スピーカ2018と兼用してもよいし、別途設けてもよい)は、騒音制御用波形が重畳されても相殺されないように制御される。   Next, the necessary sound enhancement unit 2050 includes an enhanced sound detection microphone 2051 and a necessary sound extraction filter 2053, and the extracted waveform of the necessary sound is given to the control sound generation unit 2015. Also here, the phase adjustment unit 2052 is provided as appropriate due to the same situation as the vehicle interior noise detection microphone 2011. The emphasis sound detection microphone 2051 includes an in-vehicle microphone 2051 for capturing necessary sounds outside the vehicle and an in-vehicle microphone 2051 for capturing necessary sounds in the vehicle. Both can be configured with known directional microphones, and are mounted on the outside of the vehicle so that the angle range with strong directivity for sound detection faces the outside direction of the vehicle and the angle range with low directivity faces the inside direction of the vehicle. In the present embodiment, the entire microphone 2051 is attached so as to go out of the vehicle, but the inside area of the vehicle is set so that the angle area with low directivity is located inside the vehicle and only the angle area with strong directivity goes out of the car. It can also be installed across the outside of the vehicle. On the other hand, the in-vehicle microphone 2051 has a low directivity because the sound detection directivity angle range faces the front of the passenger so that the passenger's conversation sound can be selectively detected corresponding to each seat. It is attached so that the angle range faces in the opposite direction. Each of these emphasized sound detection microphones 2051 is connected to a necessary sound extraction filter 2053 that preferentially passes a necessary sound component in its input waveform (detected waveform). The audio input of the car audio system 515 in FIG. 1 is used as the in-vehicle necessary sound source 2019. The speaker output sound of this audio device (the speaker may be used as the noise control speaker 2018 or may be provided separately) is controlled so as not to be canceled even if the noise control waveform is superimposed.

図45は、図44の機能ブロック図に対応したハードウェアブロック図の一例を示すものである。第一DSP(Digital Signal Processor)2100は騒音制御用波形合成部(制御音発生部)2015及び適応フィルタ2014(さらには位相調整部2013)を構成するものであり、車内騒音検出マイク2011がマイクアンプ2101及びA/D変換器2102を介して、また、騒音制御用スピーカ2018がD/A変換器2103及びアンプ2104を介してそれぞれ接続されている。他方、第二DSP2200は、抑制すべき騒音成分の抽出部を構成するものであり、エラー検出マイク2012がマイクアンプ2101及びA/D変換器2102を介して、また、オーディオ入力など抑制対象外の音声信号源、すなわち必要音音源2019がA/D変換器2102を介してそれぞれ接続されている。   FIG. 45 shows an example of a hardware block diagram corresponding to the functional block diagram of FIG. A first DSP (Digital Signal Processor) 2100 constitutes a noise control waveform synthesis unit (control sound generation unit) 2015 and an adaptive filter 2014 (and further a phase adjustment unit 2013), and an in-vehicle noise detection microphone 2011 is a microphone amplifier. 2101 and an A / D converter 2102, and a noise control speaker 2018 are connected via a D / A converter 2103 and an amplifier 2104, respectively. On the other hand, the second DSP 2200 constitutes an extraction unit for the noise component to be suppressed, and the error detection microphone 2012 is not subject to suppression through the microphone amplifier 2101 and the A / D converter 2102 and is not subject to suppression such as audio input. An audio signal source, that is, a necessary sound source 2019 is connected via an A / D converter 2102.

必要音強調部2050は、必要音抽出フィルタ2053として機能する第三DSP2300を有し、必要音検知マイク(強調音検知マイク)2051がマイクアンプ2101及びA/D変換器2102を介して接続されている。そして、第三DSP2300はデジタル適応フィルタとして機能する。以下、フィルタ係数の設定処理について説明する。   The necessary sound enhancement unit 2050 includes a third DSP 2300 that functions as a necessary sound extraction filter 2053, and a necessary sound detection microphone (emphasis sound detection microphone) 2051 is connected via a microphone amplifier 2101 and an A / D converter 2102. Yes. The third DSP 2300 functions as a digital adaptive filter. The filter coefficient setting process will be described below.

緊急車両(救急車、消防車、パトカーなど)のサイレン音、踏み切り警報器音、後続車のクラクション音、ホイッスル音、人間の叫び声(子供の泣き声や女性の叫び声など)を、注意ないし危険認識すべき必要車外音(強調音)として定め、それらのサンプル音をディスク等に記録して、読み取り再生可能な参照強調音データとしてライブラリー化しておく。また、会話音については、複数人の個別のモデル音声を、同様に参照強調音データとしてライブラリー化しておく。なお、自動車への搭乗候補者が固定的に定められている場合には、モデル音声を、そのモデル音声自身の発声による参照強調音データとして用意しておけば、その搭乗候補者が乗車した場合の会話音の強調精度を高めることができる。   Recognize caution and danger of emergency vehicles (ambulances, fire trucks, police cars, etc.) sirens, railroad crossing alarms, subsequent vehicle horns, whistle, human screams (children crying, women screaming, etc.) It is determined as a necessary vehicle exterior sound (emphasized sound), these sample sounds are recorded on a disk or the like, and are made into a library as reference enhanced sound data that can be read and reproduced. As for the conversation sound, a plurality of individual model sounds are similarly stored in a library as reference emphasized sound data. In addition, when the boarding candidate is fixedly fixed, if the model voice is prepared as reference enhancement sound data by the utterance of the model voice itself, the boarding candidate will get on Can enhance the accuracy of conversation sound.

そして、フィルタ係数に適当な初期値を与え、強調音検知マイク2051による強調音検出レベルを初期値に設定する。次いで、各参照強調音を読み出して出力し、強調音検知マイク2051により検出する。そして、適応フィルタの通過波形を読み取り、参照強調音として通過できた波形のレベルを測定する。この検知レベルが目標値に達するまで上記の処理を繰り返す。このようにして、車外音及び車内音(会話音)の双方について、参照強調音を次々と取り替えて、通過波形の検知レベルが最適化されるよう、フィルタ係数を学習処理させる。上記のようにフィルタ係数が調整された必要音抽出フィルタ2053により、強調音検知マイク2051からの入力波形から必要音を抽出し、その抽出強調音波形を第二DSP2200に転送する。第二DSP2200は、車内騒音検出マイク2011の検知波形から、必要音音源(ここではオーディオ出力)2019からの入力波形と、第三DSP2300からの抽出強調音波形を差分演算する。   Then, an appropriate initial value is given to the filter coefficient, and the enhancement sound detection level by the enhancement sound detection microphone 2051 is set to the initial value. Next, each reference emphasis sound is read and output, and is detected by the emphasis sound detection microphone 2051. Then, the passing waveform of the adaptive filter is read, and the level of the waveform that has passed as the reference enhancement sound is measured. The above process is repeated until the detection level reaches the target value. In this way, the filter coefficient is subjected to learning processing so that the reference emphasis sound is successively replaced for both the vehicle exterior sound and the vehicle interior sound (conversation sound), and the detection level of the passing waveform is optimized. The necessary sound is extracted from the input waveform from the emphasized sound detection microphone 2051 by the necessary sound extraction filter 2053 having the filter coefficient adjusted as described above, and the extracted enhanced sound waveform is transferred to the second DSP 2200. The second DSP 2200 calculates a difference between the input waveform from the necessary sound source (audio output here) 2019 and the extracted enhanced sound waveform from the third DSP 2300 from the detection waveform of the in-vehicle noise detection microphone 2011.

第一DSP2100に組み込まれるデジタル適応フィルタのフィルタ係数は、システムの使用に先立って初期化が行われる。まず、抑制対象となる種々の騒音を定め、それらのサンプル音をディスク等に録音して、再生可能な参照騒音としてライブラリー化しておく。そして、フィルタ係数に適当な初期値を与え、エラー検出マイク2012による消し残し騒音レベルを初期値に設定する。次いで、参照騒音を順次読み出して出力し、車内騒音検出マイク2011により検出する。適応フィルタを通過した車内騒音検出マイク2011の検出波形を読み取り、これを高速フーリエ変換することにより、騒音検出波形を、各々波長の異なる正弦波素波に分解する。そして、各正弦波素波の位相を反転させた反転素波を生成し、これを再度合成することにより、騒音検出波形と逆位相の騒音制御用波形が得られる。これを騒音制御用スピーカ2018から出力する。   The filter coefficients of the digital adaptive filter incorporated in the first DSP 2100 are initialized prior to use of the system. First, various noises to be suppressed are determined, and these sample sounds are recorded on a disk or the like, and are made into a library as reproducible reference noise. Then, an appropriate initial value is given to the filter coefficient, and the noise level left by the error detection microphone 2012 is set to the initial value. Next, the reference noise is sequentially read out and output, and detected by the vehicle interior noise detection microphone 2011. The detection waveform of the vehicle interior noise detection microphone 2011 that has passed through the adaptive filter is read, and this is subjected to fast Fourier transform to decompose the noise detection waveform into sinusoidal elementary waves having different wavelengths. Then, an inverted elementary wave obtained by inverting the phase of each sine wave elementary wave is generated and synthesized again to obtain a noise control waveform having a phase opposite to that of the noise detection waveform. This is output from the noise control speaker 2018.

適応フィルタの係数が適性に定められていれば、車内騒音検出マイク2011の波形からは騒音成分だけが効率良く抽出されているはずなので、これに基づいて逆相合成された騒音制御用波形により車内騒音を過不足なく相殺することができる。しかし、フィルタ係数の設定が適性でなければ相殺されない波形成分が消し残し騒音成分となって生ずる。これは、エラー検出マイク2012により検出される。消し残し騒音成分のレベルは目標値と比較され、目標値以下になっていなければフィルタ係数を更新し、これが目標値以下になるまで同様の処理を繰り返す。このようにして、参照騒音を次々と取り替えて、消し残し騒音成分が最小化されるよう、フィルタ係数を学習処理させる。そして、実使用時には、消し残し騒音成分を定常的にモニタリングし、常時これが最小化されるようにフィルタ係数をリアルタイム更新しつつ、上記と同様の処理を行なうことで、必要な音波成分を残しつつ、車内の騒音レベルのみを効果的に低減することができる。   If the coefficient of the adaptive filter is appropriately determined, only the noise component should be efficiently extracted from the waveform of the vehicle interior noise detection microphone 2011. Therefore, the noise control waveform synthesized based on the noise is used to generate the interior of the vehicle. Noise can be offset without excess or deficiency. However, if the setting of the filter coefficient is not appropriate, the waveform component that is not canceled out remains as a noise component. This is detected by the error detection microphone 2012. The level of the unerased noise component is compared with the target value, and if it is not lower than the target value, the filter coefficient is updated, and the same processing is repeated until it becomes lower than the target value. In this manner, the reference noise is replaced one after another, and the filter coefficient is subjected to learning processing so that the unerased noise component is minimized. During actual use, the noise component that remains unerased is constantly monitored, the filter coefficient is updated in real time so that it is always minimized, and the same processing as described above is performed to leave the necessary sound wave component. Only the noise level in the vehicle can be effectively reduced.

次に、ユーザー側端末装置1は、本実施形態では図14に示すような携帯電話として構成されている(以下、「携帯電話1」ともいう)。携帯電話1は、液晶ディスプレイ等で構成されたモニター308、キーボードからなる入力部305、送話器304及び受話器303等を備えている。また、その側面には脈拍センサ(心拍センサ)342も設けられている。   Next, the user terminal device 1 is configured as a mobile phone as shown in FIG. 14 in the present embodiment (hereinafter also referred to as “mobile phone 1”). The mobile phone 1 includes a monitor 308 formed of a liquid crystal display, an input unit 305 including a keyboard, a transmitter 304, a receiver 303, and the like. A pulse sensor (heart rate sensor) 342 is also provided on the side surface.

図15は、携帯電話1の電気的構成の一例を示すブロック図である。回路の要部は、入出力部1311と、これに接続されたCPU312、ROM314、RAM313等からなる制御部310を含む。入出力部1311には、入力部305、オンフック/オフフック切換スイッチ306が接続される。また、受話器303はアンプ315とD/A変換器316を介して、送話器304はアンプ317とA/D変換器318を介して、それぞれ入出力部1311に接続されている。さらに、入出力部1311には、携帯電話1の位置情報を取得するための周知のGPS554が接続されている。   FIG. 15 is a block diagram showing an example of the electrical configuration of the mobile phone 1. The main part of the circuit includes an input / output unit 1311 and a control unit 310 including a CPU 312, a ROM 314, a RAM 313, and the like connected thereto. An input unit 305 and an on-hook / off-hook switch 306 are connected to the input / output unit 1311. The receiver 303 is connected to the input / output unit 1311 via the amplifier 315 and the D / A converter 316, and the transmitter 304 is connected to the input / output unit 1311 via the amplifier 317 and the A / D converter 318. Furthermore, a well-known GPS 554 for acquiring position information of the mobile phone 1 is connected to the input / output unit 1311.

本実施形態では、ユーザー側端末装置1と自動車との距離及び方位関係を把握するために、自動車側のGPS533(図1)に加えてユーザー側端末装置1にもGPS554を設けることで、ユーザー側端末装置1が自立的にその位置情報を取得できるようにしておき、その端末位置情報を、無線通信網を介して自動車側に送信する方式を採用している。これにより、自動車側では、自身に接続されたGPS533による正確な自動車位置と、ユーザー側端末装置1から受信したGPS554による正確な端末位置との双方を取得でき、ユーザー側端末装置1と自動車との距離及び方位関係を極めて正確に把握することができる。また、ユーザー側端末装置1と自動車との距離変化や接近方向変化も事実上リアルタイムに把握できる。   In this embodiment, in order to grasp the distance and azimuth relationship between the user side terminal device 1 and the vehicle, the user side terminal device 1 is provided with the GPS 554 in addition to the GPS 533 (FIG. 1) on the vehicle side, A method is adopted in which the terminal device 1 can independently acquire the position information, and the terminal position information is transmitted to the vehicle side via the wireless communication network. As a result, the vehicle side can acquire both the accurate vehicle position by the GPS 533 connected to itself and the accurate terminal position by the GPS 554 received from the user side terminal device 1, and the user side terminal device 1 and the vehicle The distance and azimuth relationship can be grasped very accurately. Moreover, the distance change and the approach direction change between the user-side terminal device 1 and the automobile can be grasped in real time.

図15に戻り、携帯電話1の入出力部1311には通信装置323が接続されている。通信装置323は、制御部310と接続するための接続インターフェース331と、これに接続された変調器332、送信器333、周波数シンセサイザ334、受信器335、復調器336及び共用器337等により構成されている。制御部310からのデータ信号は変調器332により変調され、さらに送信器333により共用器337を介してアンテナ339から送信される。一方、受信電波はアンテナ339及び共用器337を介して受信器335により受信され、復調器336で復調された後、制御部310のI/Оポート1311に入力される。なお、通話を行なう場合は、例えば送話器304から入力された音声信号がアンプ317で増幅され、さらにA/D変換器318によりデジタル変換されて制御部310に入力される。該信号は、必要に応じて制御部310にて加工された後、D/A変換器316及びアンプ315を介して受話器303から出力される。   Returning to FIG. 15, a communication device 323 is connected to the input / output unit 1311 of the mobile phone 1. The communication device 323 includes a connection interface 331 for connecting to the control unit 310, a modulator 332, a transmitter 333, a frequency synthesizer 334, a receiver 335, a demodulator 336, a duplexer 337, and the like connected thereto. ing. The data signal from the control unit 310 is modulated by the modulator 332 and further transmitted from the antenna 339 via the duplexer 337 by the transmitter 333. On the other hand, the received radio wave is received by the receiver 335 via the antenna 339 and the duplexer 337, demodulated by the demodulator 336, and then input to the I / O port 1311 of the control unit 310. When making a call, for example, an audio signal input from the transmitter 304 is amplified by the amplifier 317, further digitally converted by the A / D converter 318, and input to the control unit 310. The signal is processed by the control unit 310 as necessary, and then output from the receiver 303 via the D / A converter 316 and the amplifier 315.

一方、接続インターフェース331には、制御用電波を発信する制御用電波発信器338がつながれている。制御用電波は共用器337を介してアンテナ339から発信される。そして、携帯電話1が別の通信ゾーンに移動した場合、網側の無線回線制御局が制御用電波の受信状況に基づいて、周知のハンドオーバ処理を行なう。
On the other hand, the connection interface 331 is connected to a control radio wave transmitter 338 that transmits a control radio wave. The control radio wave is transmitted from the antenna 339 via the duplexer 337. When the mobile phone 1 moves to another communication zone, the network-side radio network controller performs a known handover process based on the reception status of the control radio wave.

次に、携帯電話1には、着信音出力や音楽演奏のために、次のような機能が設けられている。すなわち、無線受信によりダウンロードした着信音データや音楽データ(MPEG3データあるいはMIDIデータ:着信音としても使用される)が、音データ用フラッシュROM316に格納される。MIDIデータの場合、MIDIコードに従い音色、音高、音長及びテンポ等が記述された楽音データが楽音合成部307に送られる。楽音合成部307では、その楽音データをバッファリングしつつ、音源として機能する波形ROM358から、指定された音色の波形データを読み出し、MIDIコードの規定する音高となるように周波数変換して、規定されたテンポに従い順次これをデジタル波形データとして出力する。出力されたデジタル波形データは、アナログ変換回路359及びアンプ350を経てスピーカ311から出力される。なお、MPEG3等の圧縮波形データからなる音データの場合は、デコード処理を経てアナログ変換回路359及びアンプ350を経てスピーカ311から出力される。なお、本実施形態では、楽音合成部357による音声出力のタイミング情報がシーケンサ352に入力され、PWMユニット353を経てバイブレータユニット354及びLEDユニット355を音楽と同期駆動し、携帯電話1での音出力によるもてなし効果を、振動及びLED発光と組み合わせてさらに高める工夫がなされている。   Next, the mobile phone 1 is provided with the following functions for outputting ringtones and playing music. That is, ringtone data and music data (MPEG3 data or MIDI data: also used as a ringtone) downloaded by wireless reception are stored in the sound data flash ROM 316. In the case of MIDI data, musical tone data in which tone color, pitch, tone length, tempo, etc. are described according to the MIDI code is sent to the musical tone synthesis unit 307. The tone synthesizer 307 reads the waveform data of the specified tone color from the waveform ROM 358 functioning as a sound source while buffering the tone data, converts the frequency so that the pitch specified by the MIDI code is obtained, and specifies the tone data. This is sequentially output as digital waveform data according to the set tempo. The output digital waveform data is output from the speaker 311 via the analog conversion circuit 359 and the amplifier 350. Note that sound data composed of compressed waveform data such as MPEG3 is output from the speaker 311 via the analog conversion circuit 359 and the amplifier 350 after being decoded. In this embodiment, the timing information of the voice output by the musical tone synthesis unit 357 is input to the sequencer 352, and the vibrator unit 354 and the LED unit 355 are driven synchronously with music via the PWM unit 353, so that the sound output from the mobile phone 1 is performed. The device has been devised to further enhance the hospitality effect by combining vibration and LED light emission.

次に、もてなし意思決定部2には、次のようなセンサ・カメラ群が接続されている。これらの一部はシーン推定情報取得手段として機能し、また、ユーザー生体特性情報取得手段として機能するものである。
・車外用カメラ518:自動車に接近してくるユーザーの姿を撮影する。ユーザーの仕草や顔の表情などを静止画ないし動画として取得する。ユーザーを拡大して撮影するために、望遠レンズを用いた光学式ズーム方式や、撮影画像をデジタル的に拡大するデジタルズーム方式を併用することができる。
・赤外線センサ519:自動車に接近するユーザー、ないし乗車したユーザーの顔部分からの放射赤外線に基づき、サーモグラフィーを撮影する。生体状態検出部である体温測定部として機能し、その時間的変化波形を測定することにより、ユーザーの肉体状態ないし精神状態を推定することができる。
Next, the hospitality decision making unit 2 is connected to the following sensor / camera group. Some of these function as scene estimation information acquisition means and also function as user biometric characteristic information acquisition means.
External camera 518: Takes a picture of a user approaching the car. Acquire user gestures and facial expressions as still images or videos. In order to magnify a user for photographing, an optical zoom method using a telephoto lens and a digital zoom method for digitally enlarging a photographed image can be used in combination.
Infrared sensor 519: Takes a thermography based on the infrared rays emitted from the face portion of the user approaching or riding the vehicle. By functioning as a body temperature measurement unit that is a biological state detection unit and measuring the temporal change waveform, it is possible to estimate the user's physical state or mental state.

・着座センサ520:ユーザーが座席に着座したか否かを検出する。自動車のシートに埋設される近接スイッチ等で構成することができる。このほか、シートに着座したユーザーを撮影するカメラにより着座センサを構成することもできる。この方法であると、シートに荷物など、人以外の荷重源が載置された場合と、人が着座した場合とを相互に区別でき、例えば人が着座した場合にだけもてなし動作を行なう、といった選択制御も可能となる。また、カメラを用いれば、着座したユーザーの動作を検出することも可能であり、検出情報をより多様化することができる。なお、シート上でのユーザーの動作を検出するには、シートに装着した感圧センサを用いる方法もある。 Seat sensor 520: Detects whether the user is seated on the seat. It can be composed of a proximity switch or the like embedded in the automobile seat. In addition, a seating sensor can be configured by a camera that captures a user seated on a seat. With this method, when a load source other than a person such as luggage is placed on the seat, it can be distinguished from a case where a person is seated, for example, a hospitality operation is performed only when a person is seated. Selection control is also possible. In addition, if a camera is used, it is possible to detect the motion of a seated user, and the detection information can be further diversified. In order to detect the user's movement on the seat, there is a method using a pressure sensor attached to the seat.

さらに、本実施形態では、図58に示すように、シートの座部及び背もたれ部に複数分散埋設された着座センサ520A,520B,520Cの検知出力に基づいて、着座したユーザー(運転者)の姿勢変化を波形検出するようにしている。いずれも着座圧力を検出する圧力センサで構成され、具体的には、正面を向いて着座したユーザーの背中の中心に基準センサ520Aが配置される。残部のセンサは、それよりもシート左側に偏って配置された左側センサ520Bと、シート右側に偏って配置された右側センサ520Cとからなる。基準センサ520Aの出力は、差動アンプ603及び604にて、それぞれ右側センサ520Cの出力及び左側センサ520Bの出力との差分が演算され、さらにそれらの差分出力同士が、姿勢信号出力用の差動アンプ605に入力される。その、姿勢信号出力Vout(第二種生体状態パラメータ)は、ユーザーが正面を向いて着座しているときほぼ基準値(ここではゼロV)となり、姿勢が右に偏ると右側センサ520Cの出力が増加し、左側センサ520Cの出力が減少するので負側にシフトし、姿勢が左に偏るとその逆となって正側にシフトする。なお、右側センサ520C及び左側センサ520Bは、いずれも加算器601,602により、座部側のセンサ出力と背もたれ側のセンサ出力との加算値として出力されているが、残部センサ出力と背もたれセンサ出力の差分値を出力するようにしてもよい(このようにすると、運転者が前のめりになったとき背もたれセンサ側の出力が減少し、その差分値が増大するので、より大きな姿勢の崩れとして検出することができる。   Further, in the present embodiment, as shown in FIG. 58, the posture of the seated user (driver) is based on the detection outputs of the seating sensors 520A, 520B, and 520C embedded in a plurality of distributed portions in the seat and backrest of the seat. The change is detected by the waveform. Both are configured by a pressure sensor that detects a seating pressure, and specifically, a reference sensor 520A is arranged at the center of the back of a user seated facing the front. The remaining sensor is composed of a left sensor 520B arranged to be deviated to the left of the seat and a right sensor 520C arranged to be deviated to the right of the sheet. The difference between the output of the reference sensor 520A and the output of the right sensor 520C and the output of the left sensor 520B is calculated by the differential amplifiers 603 and 604, respectively. Input to the amplifier 605. The posture signal output Vout (second-type biological state parameter) is substantially a reference value (here, zero V) when the user is sitting facing the front, and when the posture is biased to the right, the output of the right sensor 520C is output. Since the output of the left sensor 520C decreases and shifts to the negative side, when the posture is biased to the left, the opposite is true and shifts to the positive side. Note that the right sensor 520C and the left sensor 520B are output by the adders 601 and 602 as added values of the sensor output on the seat side and the sensor output on the back side, but the remaining sensor output and the back sensor output are output. (When doing so, the output on the backrest sensor side decreases when the driver turns forward, and the difference value increases, so this is detected as a larger posture collapse) be able to.

・顔カメラ521:着座したユーザーの顔の表情を撮影する。図49に示すように、バックミラー331等に取り付けられ、フロントグラス337側から運転者337を斜め上方から、シートに着座したユーザー(運転者)の顔を含む上半身を撮影する。その画像から顔部分の画像を切り出し、ユーザーの種々の表情を予め撮影して用意されたマスター画像と比較することにより、図59に示す種々の表情を特定することができる。体調状態ないし肉体状態のいずれにおいても、状態が良好な順に表情の序列を決めておき、その序列に従って得点付与することにより(例えば、精神状態の場合、安定を「1」、注意散漫・不安を「2」、興奮・怒りを「3」とするなど)、表情を離散的な数値パラメータ(第二種生体状態パラメータ)として使用することができ、その時間変化を離散的な波形として測定できるので、当該波形に基づき、精神状態ないし肉体状態の推定を行なうことも可能である。なお、顔を含む上半身の画像形状と、その画像上での重心位置から、運転者の姿勢の変化を検出することもできる。すなわち、重心位置の変化波形は姿勢の変化波形として使用でき(第二種生体状態パラメータ)、当該波形に基づき、精神状態ないし肉体状態の推定を行なうことも可能である。なお、もてなし制御に使用するユーザー生体特性情報の取得源(生体状態検出部)としての機能以外に、バイオメトリックスによるユーザーの本人認証用にも使用される。また、目のアイリスの向きを拡大検出することで、顔や視線の方向を特定することもできる(例えば、やたらに時計の方向を見る場合は、「時間を気にして焦っている」と推定するなど)。また、視線方向の角度の時間的変化波形(真正面を向いているときを基準方向として、その基準方向に対する左右へのぶれ角度を波形変化として検出する)に基づき(第二種生体状態パラメータ)、運転者の肉体状態あるいは精神状態を推定するのにも使用される。
・マイクロフォン522:ユーザーの声を検出する。これも、生体状態検出部として機能させうる。
-Face camera 521: Photographs the facial expression of the user who is seated. As shown in FIG. 49, the upper body including the face of the user (driver) who is attached to the rearview mirror 331 and the like and is seated on the seat is photographed obliquely from the front glass 337 side. The facial expression image is cut out from the image, and various facial expressions shown in FIG. 59 can be specified by comparing various facial expressions of the user with a master image prepared in advance. Regardless of the physical condition or the physical condition, the order of the facial expression is determined in the order of good condition, and points are given according to the order (for example, in the case of mental state, stability is “1”, distraction and anxiety “2”, excitement / anger is set to “3”, etc.), facial expressions can be used as discrete numerical parameters (second-type biological state parameters), and their temporal changes can be measured as discrete waveforms. The mental state or the physical state can be estimated based on the waveform. Note that a change in the posture of the driver can also be detected from the image shape of the upper body including the face and the position of the center of gravity on the image. That is, the change waveform of the center of gravity position can be used as a change waveform of the posture (second type biological condition parameter), and it is possible to estimate the mental state or the physical state based on the waveform. In addition to the function as an acquisition source (biological condition detection unit) of user biometric characteristic information used for hospitality control, it is also used for user authentication by biometrics. It is also possible to specify the direction of the face and line of sight by detecting the direction of the iris of the eyes (for example, if you look at the direction of the clock at times, it is estimated that you are impatient with time) Etc.) Further, based on the temporal change waveform of the angle of the line-of-sight direction (detecting the shake angle to the left and right with respect to the reference direction as a reference direction when the head is facing directly in front as the waveform change) (second-type biological condition parameter), It is also used to estimate the physical or mental state of the driver.
Microphone 522: Detects user voice. This can also function as a biological state detection unit.

・感圧センサ523:自動車のハンドルやシフトレバーの、ユーザーによる把握位置に取り付けられ、ユーザーの握り力や、握ったり放したりの繰り返し頻度などを検出する(生体状態検出部)。
・血圧センサ524:図50に示すように、自動車のハンドルのユーザー把握位置に取り付けられる(生体状態検出部)。血圧センサ524の検出する血圧値はその時間的変化が波形として記録され(第一種生体状態パラメータ)、その波形に基づいて運転者の肉体状態ないし精神状態の推定に使用される。
・体温センサ525:図50に示すように、自動車のハンドルのユーザー把握位置に取り付けられた温度センサからなる(生体状態検出部)。体温センサ525の検出する体温値はその時間的変化が波形として記録され(第一種生体状態パラメータ)、その波形に基づいて運転者の肉体状態ないし精神状態の推定に使用される。
・皮膚抵抗センサ545:発汗等による体表面の抵抗値を測定する周知のセンサであり、図50に示すように、自動車のハンドルのユーザー把握位置に取り付けられる。皮膚抵抗センサ545の検出する皮膚抵抗値はその時間的変化が波形として記録され(第一種生体状態パラメータ)、その波形に基づいて運転者の肉体状態ないし精神状態の推定に使用される。
Pressure sensor 523: It is attached to the grasping position of the steering wheel or shift lever of the vehicle by the user, and detects the gripping force of the user, the repetition frequency of gripping and releasing, etc. (biological state detection unit).
Blood pressure sensor 524: As shown in FIG. 50, the blood pressure sensor 524 is attached to the user grasping position of the steering wheel of the automobile (biological condition detection unit). The blood pressure value detected by the blood pressure sensor 524 is recorded as a waveform of the temporal change (first type biological condition parameter), and is used to estimate the physical state or mental state of the driver based on the waveform.
Body temperature sensor 525: As shown in FIG. 50, the body temperature sensor 525 includes a temperature sensor attached to the user grasping position of the steering wheel of the automobile (biological condition detection unit). The body temperature value detected by the body temperature sensor 525 is recorded as a waveform of the temporal change (first type biological condition parameter), and is used to estimate the physical state or mental state of the driver based on the waveform.
Skin resistance sensor 545: a well-known sensor that measures the resistance value of the body surface due to perspiration or the like, and is attached to a user grasping position of a car handle as shown in FIG. The skin resistance value detected by the skin resistance sensor 545 is recorded as a waveform of the temporal change (first type biological condition parameter), and is used to estimate the physical state or mental state of the driver based on the waveform.

・網膜カメラ526:ユーザーの網膜パターンを撮影し、バイオメトリックスによるユーザーの本人認証用に使用される。
・アイリスカメラ527:図49に示すように、バックミラー331等に取り付けられ、ユーザーのアイリス(虹彩)の画像を撮影し、バイオメトリックスによるユーザーの本人認証用に使用される。アイリスの画像を用いる場合、その模様や色の個人性を利用して照合・認証を行なう。特にアイリス模様は後天的形成要素であり、遺伝的影響度も低いので一卵性双生児でも顕著な相違があり、確実に識別できる利点がある。アイリス模様を用いた認証方式は、認識・照合を迅速に行なうことができ、他人誤認率も低い特徴がある。また、アイリスカメラにより撮影された運転者の瞳孔寸法(第二種生体状態パラメータ)の時間的変化に基づいて、肉体状態あるいは精神状態の推定を行なうことができる。
・静脈カメラ528:ユーザーの静脈パターンを撮影し、バイオメトリックスによるユーザーの本人認証用に使用される。
・ドアカーテシスイッチ537:ドアの開閉を検知する。乗り込みシーン及び降車シーンへの移行を検出する、シーン推定情報取得手段として使用される。
Retina camera 526: Takes a user's retina pattern and is used for user authentication by biometrics.
49. Iris camera 527: As shown in FIG. 49, the camera is attached to a rearview mirror 331 or the like, takes an image of the user's iris (iris), and is used for user authentication by biometrics. When an iris image is used, collation / authentication is performed using the personality of the pattern and color. In particular, the iris pattern is an acquired component and has a low genetic influence, so there is a significant difference even in identical twins, and there is an advantage that it can be reliably identified. An authentication method using an iris pattern has features that it can quickly recognize and collate and has a low misidentification rate. Further, the physical state or the mental state can be estimated based on the temporal change in the driver's pupil size (second type biological condition parameter) photographed by the iris camera.
Vein camera 528: The user's vein pattern is photographed and used for user authentication by biometrics.
-Door courtesy switch 537: Detects opening and closing of the door. It is used as a scene estimation information acquisition means for detecting the transition to the boarding scene and the getting-off scene.

また、もてなし意思決定部2には、エンジン始動を検知するためのイグニッションスイッチ538の出力も分岐入力されている。また、車内の明るさレベルを検出する照度センサ539、車内の音響レベルを測定する音圧センサ540も、もてなし意思決定部2に同様に接続されている。   In addition, the output of the ignition switch 538 for detecting the start of the engine is branched and input to the hospitality determination unit 2. An illuminance sensor 539 for detecting the brightness level in the vehicle and a sound pressure sensor 540 for measuring the sound level in the vehicle are also connected to the hospitality decision making unit 2 in the same manner.

また、もてなし意思決定部2には、タッチパネル(カーナビゲーションシステム534のモニターに重ねられたタッチパネルで兼用してもよい:この場合は、入力情報はもてなし実行制御部3からもてなし意思決定部2に転送される)等で構成された入力部529と、もてなし動作情報記憶部として機能するハードディスクドライブ等で構成された記憶装置535とが接続されている。   The hospitality decision-making unit 2 may also be a touch panel (a touch panel superimposed on the monitor of the car navigation system 534: in this case, input information is transferred from the hospitality execution control unit 3 to the hospitality decision-making unit 2) And the like, and a storage device 535 configured by a hard disk drive or the like that functions as a hospitality operation information storage unit.

他方、もてなし実行制御部3には、車両位置情報を取得するためのGPS533(カーナビゲーションシステム534においても使用する)、ブレーキセンサ530、車速センサ531及び加速度センサ532も接続されている。   On the other hand, the hospitality execution control unit 3 is also connected with a GPS 533 (also used in the car navigation system 534), a brake sensor 530, a vehicle speed sensor 531 and an acceleration sensor 532 for acquiring vehicle position information.

もてなし意思決定部2は、センサ・カメラ群518〜528の1又は2以上のものの検出情報から、ユーザーの性格、精神状態及び体調の少なくともいずれかを含むユーザー生体特性情報を取得し、その内容に応じてどのもてなし動作部にどのようなもてなし動作をさせるかを決定して、これをもてなし実行制御部3に指令する。もてなし実行制御部3は、これを受けて、対応するもてなし動作部502〜517,534,541,548,549,550,551,552,1001Bにもてなし動作を実行させる。すなわち、もてなし意思決定部2ともてなし実行制御部3とが互いに協働して、取得されたユーザー生体特性情報の内容に応じてもてなし動作部502〜517,534,541,548,549,550,551,552,1001Bの動作内容を変化させる機能を実現する。もてなし実行制御部3には、自動車側通信手段(ホスト側通信手段)をなす無線通信装置4が接続されている。該無線通信装置4は、自動車のユーザーが携帯するユーザー側端末装置(携帯電話)1と、無線通信網1170(図15)を介して通信する。   The hospitality decision-making unit 2 acquires user biometric information including at least one of the personality, mental state, and physical condition of the user from the detection information of one or more of the sensor / camera groups 518 to 528, In response, it determines what hospitality operation is to be performed by which hospitality operation unit, and commands this to the hospitality execution control unit 3. In response to this, the hospitality execution control unit 3 causes the corresponding hospitality operation units 502 to 517, 534, 541, 548, 549, 550, 551, 552, and 1001B to execute the hospitality operation. That is, the hospitality decision making unit 2 and the hospitality execution control unit 3 cooperate with each other, and the hospitality operation units 502 to 517, 534, 541, 548, 549, 550, A function of changing the operation contents of 551, 552, and 1001B is realized. The hospitality execution control unit 3 is connected to a wireless communication device 4 that constitutes a vehicle side communication means (host side communication means). The wireless communication device 4 communicates with a user-side terminal device (mobile phone) 1 carried by a user of an automobile via a wireless communication network 1170 (FIG. 15).

一方、カーオーディオシステム515には、ユーザーが手動で操作する操作部515d(図17)が設けられ、ここからの選曲データの入力により、所望の音楽ソースデータを読み出して演奏することもできる。また、操作部515dからのボリューム/トーンコントロール信号は、プリアンプ515gへ入力される。この選曲データは、インターフェース部515aから、図1のもてなし実行制御部3を経てもてなし意思決定部2へ転送され、これに接続された記憶装置535に選曲実績データとして蓄積される。その蓄積内容に基づいて、後述のユーザ−性格判定処理が行われる(つまり、カーオーディオシステム515の操作部515dは、ユーザー生体特性情報取得手段の機能を構成しているといえる)。   On the other hand, the car audio system 515 is provided with an operation unit 515d (FIG. 17) that is manually operated by the user, and by inputting music selection data from the operation unit 515d, desired music source data can be read and played. The volume / tone control signal from the operation unit 515d is input to the preamplifier 515g. This music selection data is transferred from the interface unit 515a to the hospitality decision making unit 2 via the hospitality execution control unit 3 of FIG. 1, and is stored as music selection result data in the storage device 535 connected thereto. Based on the stored contents, a user-personality determination process, which will be described later, is performed (that is, the operation unit 515d of the car audio system 515 can be said to constitute the function of the user biometric characteristic information acquisition unit).

図18は、上記音楽ソースデータのデータベース構造の一例を示すもので、曲ID、曲名及びジャンルコードと対応付ける形で音楽ソースデータ(MPEG3又はMIDI)が記憶されている。また、各音楽ソースデータには、その音楽を選曲したユーザーについて推定される性格種別(「活動的」、「おとなしい」、「楽観的」、「悲観的」、「頽廃的」、「体育会系」、「知性派」、「ロマンチスト」など)を示す性格種別コード、同じく年齢コード(「幼児」、「子供」、「ジュニア」、「青年」、「壮年」、「中点」、「熟年」、「敬老」、「年齢無関係」など)、性別コード(「男性」、「女性」及び「性別無関係」)が個々に対応付けて記憶されている。性格種別コードはユーザー性格特定情報の一つであり、年齢コード及び性別コードは、性格とは無関係なサブ分類である。ユーザーの性格が特定できても、年齢層や性別に合わない音楽ソースを選択したのでは、ユーザーを楽しませる「もてなし」としての効果は半減する。従って、ユーザーに提供する音楽ソースの適性をより絞り込むために、上記のようなサブ分類付与は有効である。   FIG. 18 shows an example of the database structure of the music source data, in which music source data (MPEG3 or MIDI) is stored in association with the song ID, song name, and genre code. In addition, each music source data includes the personality type estimated for the user who selected the music (“active”, “adult”, “optimistic”, “pessimistic”, “degenerate”, “ ”,“ Intellect ”,“ Romanticist ”, etc., as well as the age code (“ Infant ”,“ Children ”,“ Junior ”,“ Youth ”,“ Middle Age ”,“ Midpoint ”,“ Middle Age ”) , “Respect for the elderly”, “age unrelated”, etc.) and gender codes (“male”, “female” and “gender unrelated”) are stored in association with each other. The personality type code is one of user personality specifying information, and the age code and the sex code are sub-classes that are unrelated to the personality. Even if the personality of the user can be identified, if the music source that does not match the age group or gender is selected, the effect of “hospitality” to entertain the user is halved. Therefore, in order to further narrow down the suitability of the music source provided to the user, the sub-classification as described above is effective.

一方、各音楽ソースデータには、曲モードコードも個々に対応付けて記憶されている。曲モードコードは、その曲を選曲したユーザーの精神状態や体調と、当該曲との連関を示すデータであり、本実施形態では、「盛り上げ系」、「爽快系」、「温和・癒し系」、「ヒーリング・α波系」等に分類されている。なお、性格種別コード、年齢コード、性別コード、ジャンルコード及び曲モードコードは、各ユーザーに固有のもてなし内容を選定する際に参照するデータなので、これらを総称してもてなし参照データと呼ぶことにする。   On the other hand, each music source data also stores a song mode code in association with each other. The song mode code is data indicating the mental state and physical condition of the user who selected the song, and the relationship between the song and the song. In the present embodiment, the song mode code is “smooth”, “exhilarating”, “warm / healing”. And “Healing / α-wave system”. Since the personality type code, age code, gender code, genre code, and song mode code are data to be referred to when selecting the hospitality content specific to each user, these are collectively referred to as hospitality reference data. .

図1のもてなし意思決定部2のROMには、図2に示すように、シーン別のもてなし内容を記憶するもてなし意思決定テーブル360が記憶されている。シーンは、本実施形態では、接近シーンSCN1、乗り込みシーンSCN2、準備シーンSCN3、運転/滞在シーンSCN4、降車シーンSCN5及び離脱シーンSCN6が、時系列的にこの順序で設定されている。また、各シーンには、次の5つのもてなしジャンル(ST)が設定され、それぞれ1又は2以上のもてなしテーマ(OBJ)が設定されている。   In the ROM of the hospitality decision making unit 2 in FIG. 1, as shown in FIG. 2, a hospitality decision table 360 for storing hospitality contents for each scene is stored. In this embodiment, an approach scene SCN1, a boarding scene SCN2, a preparation scene SCN3, a driving / staying scene SCN4, an exit scene SCN5, and a leaving scene SCN6 are set in this order in this order. In addition, the following five hospitality genres (ST) are set for each scene, and one or more hospitality themes (OBJ) are set for each scene.

接近シーンの特定は、後述するごとく、ユーザー側のGPS554と、自動車側のGPS533とにより、自動車と、当該自動車外に位置するユーザーとの相対距離及びその変化を特定し、ユーザーが自動車へ予め定められた距離以内に接近したことを検出することで行なう。乗り込みシーンと降車シーンとは、ドアカーテシスイッチ537のドア開検知出力に基づいて特定する。ただし、単にドア開の情報だけでは乗り込みシーンか降車シーンかを特定できないから、もてなし意思決定部2のRAM内に、現在シーン特定情報を記憶保持する現在シーン特定情報記憶手段として、図5に示すごとくシーンフラグ350を設けることで対応するようにしている。シーンフラグ350は各シーンに対応した個別シーンフラグを有し、時系列順に到来順序が定められた各シーンが到来する毎に、そのシーンに対応するフラグを「到来(フラグ値1)」に設定してゆく。シーンフラグ350にて、値が「1」になっているフラグの最新のもの(「1」フラグ列の末尾のもの)を特定することで、現在どのシーンまで進んできているかを特定できる。   As will be described later, the approach scene is specified by the user-side GPS 554 and the car-side GPS 533 to identify the relative distance between the car and the user located outside the car and its change, and the user determines the car in advance. This is done by detecting the approach within a given distance. The boarding scene and the getting-off scene are specified based on the door opening detection output of the door courtesy switch 537. However, since it is not possible to specify whether it is a boarding scene or a getting-off scene only by door opening information, FIG. Thus, the scene flag 350 is provided to cope with this. The scene flag 350 has an individual scene flag corresponding to each scene, and each time a scene whose arrival order is determined in time series arrives, the flag corresponding to the scene is set to “arrival (flag value 1)”. I will do it. By specifying the latest flag of which the value is “1” in the scene flag 350 (the last one in the “1” flag row), it is possible to specify which scene is currently advanced.

また、準備シーンとシーン運転/滞在シーンとは、いずれも前述の着座センサがユーザーを検出しているか否かにより特定するが、自動車に乗り込んでイグニッションスイッチ538がONになるまでの間、あるいは、イグニッションスイッチ538がONにならず、かつ一定以上の着座継続が確認されるまでの間は、準備シーンとして認識される。また、離脱シーンへの移行は、降車シーンのあと、ドアカーテシスイッチ537がドア閉を検知することで識別される。   The preparation scene and the scene driving / staying scene are both specified by whether or not the above-mentioned seating sensor detects the user, but until the ignition switch 538 is turned on after entering the automobile, or It is recognized as a preparation scene until the ignition switch 538 is not turned ON and the continuation of sitting beyond a certain level is confirmed. Further, the transition to the leaving scene is identified by the door courtesy switch 537 detecting the door closing after the getting-off scene.

各テーマにおけるもてなし動作は、対応するもてなし動作部の動作制御アプリケーションにより制御され、図6に示すように、これらの動作制御アプリケーションはテーマ別アプリケーションライブラリ351の形でもてなし実行制御部3のROM内に記憶されている。もてなし意思決定部2側で決定されたテーマがもてなし実行制御部3に通知され、そこで対応するテーマの動作制御アプリケーションが読み出され、実行される。動作制御アプリケーションの実行に際しては、各もてなしテーマのもとで統括されている複数のもてなし動作に対し、ユーザーが当該もてなしを指向する度合いに応じて採用の優先順位が予め定められており、各もてなしテーマ(あるいはシーン)において、用意された前記複数のもてなし動作のうち、その優先順位の高いものから選択される。具体的には、図7〜図13に例示(後に詳述)するように、複数のもてなし動作部(もてなし機能)の動作優先順位(数字が大きいほど優先順位が高いものとして表示している)を、動作目的別に定めた機能選択テーブル371,372がもてなしテーマ毎に用意され、もてなし実行制御部3のROM内に記憶されている。   The hospitality operation in each theme is controlled by the operation control application of the corresponding hospitality operation unit, and these operation control applications are stored in the ROM of the hospitality execution control unit 3 in the form of a theme-specific application library 351 as shown in FIG. It is remembered. The theme determined on the hospitality decision making unit 2 side is notified to the hospitality execution control unit 3, and the operation control application of the corresponding theme is read and executed there. When executing a motion control application, the priority of adoption is determined in advance according to the degree to which the user is oriented to the hospitality for a plurality of hospitality operations managed under each hospitality theme. The theme (or scene) is selected from the plurality of prepared hospitality operations having the highest priority. Specifically, as illustrated in FIGS. 7 to 13 (detailed later), the operation priority of a plurality of hospitality operation units (hospitality functions) (the larger the number, the higher the priority is displayed) Are selected for each hospitality theme and stored in the ROM of the hospitality execution control unit 3.

以下、自動車用ユーザーもてなしシステム(以下、単に「システム」ともいう)100の動作について説明する。図46〜図48は、システム100における、もてなし意思決定からもてなし動作実行に至る一連の処理の全体アルゴリズムを概念的に示すものである(これら3つの図は、対応する丸数字を接続子として、一つながりの図として読まれるべきものである)。もてなし主処理は、「目的推定(δ1)」、「個性適合(δ2)」、「状態適合(δ3)」、「演出対応(δ4)」、「機能選択(δ5)」及び「駆動(δ6)」の各ステップからなる。   Hereinafter, the operation of the automobile user hospitality system (hereinafter also simply referred to as “system”) 100 will be described. 46 to 48 conceptually show an overall algorithm of a series of processes from hospitality decision making to hospitality operation execution in the system 100 (these three figures are shown by using the corresponding circle numbers as connectors. It should be read as a connection diagram). The hospitality main processing includes “objective estimation (δ1)”, “personality adaptation (δ2)”, “state adaptation (δ3)”, “production correspondence (δ4)”, “function selection (δ5)” and “drive (δ6)”. It consists of each step.

まず、「目的推定(δ1)」では、ユーザー位置検出(β1)及びユーザー動作検出(β2)により、現在のシーンを推定する。ユーザー位置検出(β1)は、具体的には、ユーザーと自動車との相対的位置関係(α1)を把握・特定することにより行なう。また、本実施形態では、ユーザーの接近方向(α2)も合せて考慮する。他方、ユーザー動作検出(β2)は、基本的には、ドアの開閉操作やシートへの着座など、シーン決定用に固定的に定められた動作を検出するセンサ類(シーン推定情報取得手段)の出力を用いて行なう(α6)。また、着座継続時間により準備シーンから運転/滞在シーンへの移行検知を行なう場合のように、特定動作の継続時間(α7)も考慮される。   First, in “objective estimation (δ1)”, the current scene is estimated by user position detection (β1) and user motion detection (β2). Specifically, the user position detection (β1) is performed by grasping and specifying the relative positional relationship (α1) between the user and the automobile. In the present embodiment, the user approach direction (α2) is also considered. On the other hand, the user motion detection (β2) is basically performed by sensors (scene estimation information acquisition means) that detect motions fixed for scene determination, such as door opening / closing operations and seating on a seat. The output is used (α6). Further, the duration (α7) of the specific operation is also taken into consideration, as in the case of detecting the transition from the preparation scene to the driving / staying scene based on the sitting duration.

図3は、シーン決定の処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、自動車の使用中に一定の周期で繰り返し実行されるものである。まず、S1で、図5のシーンフラグ350をリードする。S2,S5,S8,S12,S16及びS20は、現在どのシーンまで進んでいるかを、上記シーンフラグ350の状態から判別する処理である。シーンフラグ350は、時系列的に先に位置するシーンのフラグから順にセットされるようになっており、先行するシーンを差し置いて後続のシーンのフラグが単発的にセットされるようなことはない。   FIG. 3 is a flowchart showing the flow of the scene determination process. This process is repeatedly executed at regular intervals during use of the automobile. First, in S1, the scene flag 350 in FIG. 5 is read. S2, S5, S8, S12, S16, and S20 are processes for discriminating from the state of the scene flag 350 which scene is currently advanced. The scene flag 350 is set in order from the flag of the scene positioned earlier in time series, and the flag of the subsequent scene is not set once with the preceding scene interposed. .

S2〜S4は接近シーンの特定処理であり、まずS2で接近シーンに対するフラグSCN1が「1」でない(つまり、接近シーンが未到来である)ことを確認して、S3で、自動車側のGPS533(図1)と、ユーザー側(携帯電話1:図5)のGPS554とがそれぞれ特定する位置情報から、ユーザーが自動車に対し一定距離以下(例えば50m以下)に近づいたか否かを判別する。そして、近づいていれば接近シーンに移行したと判断して、S4SCN1を「1」にセットする。   Steps S2 to S4 are identification processes for an approaching scene. First, in S2, it is confirmed that the flag SCN1 for the approaching scene is not “1” (that is, the approaching scene has not yet arrived). FIG. 1) and the position information specified by the GPS 554 on the user side (mobile phone 1: FIG. 5) respectively, it is determined whether or not the user has approached the vehicle within a certain distance (for example, 50 m or less). If it is approaching, it is determined that the approach scene has been entered, and S4SCN1 is set to “1”.

S5〜S7は乗車シーンの特定処理であり、S5で乗車シーンに対するフラグSCN2が「1」でないことを確認して、S6でドアカーテシスイッチ537からの入力情報からドアが開になったかどうかを判断する。そして、ドアが開になっていれば乗車シーンに移行したと判断して、S7でSCN2を「1」にセットする。現在のシーンがSCN=1、つまり、接近シーンであることを確認しているので、この状況での「ドア開」は乗車時のものであることを容易に判別できる。   S5 to S7 are boarding scene identification processing. In S5, it is confirmed that the flag SCN2 for the boarding scene is not "1", and in S6, it is determined whether the door is opened from the input information from the door courtesy switch 537. . If the door is open, it is determined that the boarding scene has been entered, and SCN2 is set to "1" in S7. Since it is confirmed that the current scene is SCN = 1, that is, an approaching scene, it is possible to easily determine that the “door open” in this situation is at the time of boarding.

S8〜S11は準備シーンの特定処理である。S8で準備シーンに対するフラグSCN3が「1」でないことを確認して、S9で着座センサ520からの入力情報から、ユーザーが着座したかどうかを判別する。そして、ユーザーの着座が検知されれば準備シーンに移行したと判断して、S10でSCN3を「1」にセットする。この段階では着座が完了したことを検知するのみであり、ユーザーが運転ないし車内滞在へ本格的に移行する準備段階にあることを特定するに留まる。S11では、運転/滞在シーンへの移行判定に使用する着座タイマーを起動する。   S8 to S11 are preparation scene specifying processes. In S8, it is confirmed that the flag SCN3 for the preparation scene is not “1”, and in S9, it is determined whether the user is seated from the input information from the seating sensor 520. If the user's seating is detected, it is determined that the preparation scene has been entered, and SCN3 is set to “1” in S10. At this stage, it is only detected that the seating has been completed, and it is only necessary to specify that the user is in a preparation stage to make a full transition to driving or staying in the vehicle. In S11, a seating timer used for determination of transition to the driving / staying scene is started.

S12〜S15は運転/滞在シーンの特定処理である。S12で運転/滞在シーンに対するフラグSCN4が「1」でないことを確認して、S13でイグニッションスイッチ538からの入力情報から、ユーザーがエンジンを始動したかどうかを判別する。エンジン始動されていれば、直ちに運転/滞在シーンへ移行したと判断し、S15へジャンプしてSCN4を「1」にセットする。一方、エンジン始動されていなくとも、着座タイマーが一定時間(t1)経過していれば、ユーザーが(例えば運転以外の目的で)車内に滞在するために乗車したと判断し、S15へ進んでSCN4を「1」にセットする(t1が経過していなければ、準備シーン継続のためS15をスキップする。   S12 to S15 are driving / staying scene specifying processing. In S12, it is confirmed that the flag SCN4 for the driving / staying scene is not “1”, and in S13, it is determined from the input information from the ignition switch 538 whether or not the user has started the engine. If the engine has been started, it is immediately determined that the operation / stay scene has been entered, jumping to S15 and setting SCN4 to "1". On the other hand, even if the engine has not been started, if the seating timer has elapsed for a certain time (t1), it is determined that the user has boarded to stay in the vehicle (for example, for purposes other than driving), and the process proceeds to S15 and SCN4 Is set to “1” (if t1 has not elapsed, S15 is skipped to continue the preparation scene.

S16〜S18は降車シーンの特定処理である。S16で降車シーンに対するフラグSCN5が「1」でないことを確認して、S17でイグニッションスイッチ538からの入力情報から、ユーザーがエンジンを停止したかどうかを判別する。エンジン停止されていれば、S18に進み、ドアカーテシスイッチ537の入力情報から、ユーザーがドアを開いたかどうかを判別する。ドアが開いていれば降車シーンへ移行したと判断し、S19でSCN5を「1」にセットする。   S16 to S18 are processing for specifying the getting-off scene. In S16, it is confirmed that the flag SCN5 for the getting-off scene is not “1”, and in S17, it is determined whether or not the user has stopped the engine from the input information from the ignition switch 538. If the engine is stopped, the process proceeds to S18, and it is determined from the input information of the door courtesy switch 537 whether the user has opened the door. If the door is open, it is determined that the exit scene has been entered, and SCN5 is set to "1" in S19.

S20〜S23は離間シーンの特定処理である。S20で離間シーンに対するフラグSCN6が「1」でないことを確認して、S21でイグニッションスイッチ538及び着座センサ520からの入力情報とから、ユーザーが座席から離脱しつつドアを閉じたかどうかを判断する。YesであればS22に進み、SCN6を「1」にセットする。さらに、S23では降車タイマーを起動する。なお、S20においてSCN6が1だった場合(つまり、離間シーンが既に到来している場合)にはS24以下へ移行する。降車シーンでのもてなし処理に必要な時間t2を降車タイマーにより計測し、S24でt2が既に経過していれば、S25で次回のもてなし処理のためにシーンフラグをリセットし、また、S26で着座タイマーと降車タイマーをリセットする。   S20 to S23 are separation scene specifying processes. In S20, it is confirmed that the flag SCN6 for the separated scene is not “1”, and in S21, it is determined from the input information from the ignition switch 538 and the seating sensor 520 whether the user has closed the door while leaving the seat. If Yes, the process proceeds to S22, and SCN6 is set to "1". Further, in S23, the getting-off timer is activated. When SCN6 is 1 in S20 (that is, when a separated scene has already arrived), the process proceeds to S24 and subsequent steps. The time t2 required for the hospitality process in the getting-off scene is measured by the getting-off timer. If t2 has already elapsed in S24, the scene flag is reset for the next hospitality process in S25, and the seating timer in S26. And reset the getting-off timer.

図46に戻り、γ1でシーンが決定されれば、そのシーンでのもてなし内容を決定する。この決定は、図2のもてなし意思決定テーブル360を参照して行われる。前述のごとく、各シーンに対し、複数のもてなしジャンルが設定されており、各ジャンルには、これをさらに細分化したもてなしテーマが設定されている。前述のごとく、ジャンル及びもてなしテーマは、ユーザーのもてなしに求める願望や指向の観点から種々設定されている。これは、より具体的にいえば、各シーンにてユーザーは、自動車の利用に際し、「安全」「容易」「快適」の要望が満たされることを欲しており、その要望が何らかの要因によって乱される場合、その要因を外乱として特定する。そして、それらの外乱に対して何らかの対応処理、つまりもてなし動作を行なうことで、上記個々の要望が充足されるように計らうことが、最終的なシステムの目的であるといえ、上記の外乱の種別に応じてもてなしのジャンル及びもてなしテーマが定められているのである。このうち、ジャンルについては、各シーンについて共通に見出すことのできる「外乱」に基づいて定められており、具体的には、
(ST1)ユーザーを期待させ盛り上げる;
(ST2)ユーザーをリラックスさせ安らぎを与える;
(ST3)ユーザーの不安や緊張を解消する;
(ST4)ユーザーの体力的負担を軽減する;
(ST5)ユーザーの体調に応じて、適性に補佐する;
の5ジャンルが設定されている。
Returning to FIG. 46, if the scene is determined at γ1, the hospitality content in the scene is determined. This determination is made with reference to the hospitality decision table 360 of FIG. As described above, a plurality of hospitality genres are set for each scene, and a hospitality theme is set for each genre. As described above, genres and hospitality themes are variously set from the viewpoints of desires and orientations desired by users. More specifically, in each scene, the user wants to satisfy the requirements of “safety”, “easy”, and “comfortable” when using the car, and the demand is disturbed by some factors. The cause is identified as a disturbance. And it can be said that the purpose of the final system is to measure the response so that each individual request is satisfied by performing some response processing, that is, hospitality operation. The hospitality genre and hospitality theme are determined according to the type. Among these, the genre is determined based on the “disturbance” that can be found in common for each scene.
(ST1) Expect and excite users;
(ST2) Relax the user and give them peace of mind;
(ST3) Eliminate user anxiety and tension;
(ST4) Reducing the physical burden on the user;
(ST5) Assist with suitability according to the physical condition of the user;
5 genres are set.

なお、図2において、期待/盛り上げジャンルST1及びリラックス/安らぎジャンルST2に属するもてなしテーマについては、ユーザーの性格や精神状態に応じて、どちらかが択一的に選択される(つまり、これらのジャンルは、互いに排他的に選択される)。それ以外のジャンルのもてなしテーマは、いずれも各シーンにおいて同時に選択され、それらテーマに属するもてなし動作が、該当するシーンにおいて並列に実施される。   In FIG. 2, one of the hospitality themes belonging to the expectation / excitement genre ST1 and the relaxation / relaxation genre ST2 is selected according to the personality and mental state of the user (that is, these genres). Are selected exclusively from each other). Hospitality themes of other genres are simultaneously selected in each scene, and hospitality operations belonging to those themes are performed in parallel in the corresponding scenes.

他方、各ジャンルに属するもてなしのテーマは、シーンによって異なるものが設定されている。各シーンのジャンル別のテーマは、図2中に記載した通りである。また、複数のシーンにまたがって設定されるテーマも存在する。例えば、不安・緊張解消ジャンルST3のテーマ「車内を快適にしてほしい」OBJ321は、乗り込み、準備及び運転滞在の3つのシーンにまたがっているものとして定められている。また、「目的地の様子が知りたい」OBJ331は、準備及び運転滞在の2つのシーンにまたがっている。   On the other hand, different hospitality themes belonging to each genre are set depending on the scene. The theme of each scene by genre is as described in FIG. There are also themes set across multiple scenes. For example, the theme of the anxiety / tension relief genre ST3 “I want you to make your car comfortable” OBJ321 is defined as covering three scenes: boarding, preparation, and driving stay. Moreover, OBJ331 “I want to know the state of the destination” spans two scenes of preparation and driving stay.

もてなし意思決定テーブル360は、図4に示す流れに従い使用する(これは、図46〜48のδ1〜δ6に示すもてなし主処理から、要部を抽出したものに相当する)。S101でシーンフラグをリードし、S102で現在のシーンが何であるかを特定する。S103では、特定されたシーンに対応するもてなしテーマをリードし、そのテーマに属するもてなし機能(もてなし動作部)を、図7〜図13に例示した機能選択テーブル371,372を参照して選択する。そして、S105で、抽出したもてなし機能を具体的な動作させるためのもてなしアプリケーションを、図6のテーマ別アプリケーションライブラリ351から選択し、起動する。   The hospitality decision-making table 360 is used in accordance with the flow shown in FIG. 4 (this corresponds to the main part extracted from the hospitality main process indicated by δ1 to δ6 in FIGS. 46 to 48). In S101, the scene flag is read, and in S102, what the current scene is is specified. In S103, the hospitality theme corresponding to the identified scene is read, and the hospitality function (hospitality operation unit) belonging to the theme is selected with reference to the function selection tables 371 and 372 illustrated in FIGS. In step S105, a hospitality application for specifically operating the extracted hospitality function is selected from the theme-specific application library 351 in FIG. 6 and activated.

図46に戻り、シーン特定時の補正的項目として、ユーザーの身なり検知(α3:例えば、接近時において、車外カメラ518(図1)によるユーザーの姿の撮影画像から把握できる)、所有物検知(α4:手荷物など)、仕草検知(α5:シーン推定に直接関与する動作の予兆として検出する)等を合せて実行することも可能である。これらの検知は、シーン毎のもてなしテーマ決定に有効に寄与することとなる。   Returning to FIG. 46, as correction items at the time of scene specification, the user's dressing detection (α3: can be grasped from the photographed image of the user's figure by the camera 518 (FIG. 1) when approaching), property detection ( (α4: baggage, etc.), gesture detection (α5: detected as a sign of an action directly related to scene estimation), and the like can also be executed. These detections effectively contribute to hospitality theme determination for each scene.

次に、δ2に進んで、もてなし内容をユーザーの個性に適合させる処理となる。これは、具体的には、後述するユーザーの性格判定処理と、判定された性格に応じて、個々のもてなし処理に適正な重み付けをすること、つまり、個々のユーザーの性格に適合するよう、複数のもてなし動作の組み合わせを適宜カスタマイズしたり、あるいは、もてなし動作の程度を変更したりすることを目的とするものである。個性の特定には性格判断処理β4あるいはε2が必要である。処理ε2は、アンケート処理など、ユーザー自身の入力により性格分類を取得するものであり、処理β4は、ユーザーの動作、行為や思考パターン、あるいは表情などから、より分析的に性格分類を決定するものである。後者については、後述の実施形態に音楽選曲の統計から性格分類を決定する具体例を示しているが、α10のごとく、ユーザーの動作から性格判定に直結した癖を抽出したり、あるいは、α11のように、人相から性格判定を行なうようなことも可能である。   Next, it progresses to (delta) 2 and becomes the process which adapts the content of hospitality to a user's individuality. Specifically, this is done by appropriately weighting each individual hospitality process according to the personality determination process described later and the determined personality, that is, in order to adapt to the individual user's personality. The object is to customize a combination of hospitality operations as appropriate, or to change the level of hospitality operations. The personality determination process requires personality determination processing β4 or ε2. Process ε2 is for obtaining personality classification by user input, such as questionnaire processing, etc., and process β4 is for determining personality classification more analytically from the user's actions, actions, thought patterns, facial expressions, etc. It is. As for the latter, a specific example of determining personality classification from music selection statistics is shown in the later-described embodiment. However, as in α10, a habit directly connected to personality determination is extracted from the user's action, or α11 In this way, it is possible to make a personality determination from the human phase.

図47に進み、δ3では、もてなし内容をユーザーの精神/体調状態に適合させる処理となる。この点についても、詳細な具体例は後述するが、生体状態検出部の検出情報に基づいて、ユーザーの精神状態及び体調を反映した精神/体調情報を取得し、その取得内容に応じてユーザーの精神状態ないし体調をモニタリングする。生体状態検出部は、赤外線センサ519(顔色:α20)、顔カメラ521(表情:α12、姿勢:α14、視線:α15、瞳孔径:α16)、脈拍センサ524(心拍:α17)などが採用可能であるが、この他にも、運転操作実績を検出するセンサ類(502w、530、531,532,532a;誤操作率:α13)、血圧センサ(α18)、呼気センサ(アルコール:α21、例えば呼気にアルコールが検出された場合は、エンジン始動を禁止する処理を行なうなど)、着座センサ520(感圧センサによりシートにかかる体重分布を測定し、運転中の小刻みな体重移動を検出して、運転中の落ち着きが損なわれた判定を行ったり、偏った体重のかかり方を検出して、運転者の疲労の程度を判定したりすることができる)。   Proceeding to FIG. 47, in δ3, the hospitality content is adapted to the mental / physical state of the user. Although a specific example will be described later in this respect as well, mental / physical condition information reflecting the mental state and physical condition of the user is acquired based on the detection information of the biological state detection unit, and the user's Monitor mental status or physical condition. As the biological state detection unit, an infrared sensor 519 (facial color: α20), a face camera 521 (expression: α12, posture: α14, line of sight: α15, pupil diameter: α16), a pulse sensor 524 (heartbeat: α17), and the like can be employed. In addition to these, sensors (502w, 530, 531, 532, 532a; erroneous operation rate: α13), blood pressure sensor (α18), breath sensor (alcohol: α21, for example, alcohol for expiration) Is detected), the seating sensor 520 (measures the weight distribution on the seat with the pressure sensor, detects the minute weight shift during driving, It is possible to make a judgment that the calmness is impaired, or to detect a biased weight and determine the degree of fatigue of the driver).

ここでも、処理の要旨は、上記の生体状態検出部からの出力を精神状態や体調状態を示す数値パラメータに置き換え(β5)、その数値パラメータ及びその時間的変化からユーザーの精神状態や体調状態を特定して(γ3,γ4)、個々のもてなし処理に適正な重み付けをすること、つまり、ユーザーの精神状態や体調状態に適合するよう、複数のもてなし動作の組み合わせを適宜カスタマイズしたり、あるいは、もてなし動作の程度を変更したりすることを目的とするものである。同じシーン及びテーマのもてなしであっても、前述のごとく、ユーザーの性格が異なれば、その性格に適合したもてなし動作を行なうのがよいのであり、また、同じユーザーであっても精神状態や体調に応じてもてなしの種別や程度を調整することが当然望ましい。   Also here, the gist of the processing is to replace the output from the above-mentioned biological state detection unit with a numerical parameter indicating the mental state and physical condition (β5), and to change the mental state and physical condition of the user from the numerical parameter and its temporal change. Specify (γ3, γ4) and give appropriate weighting to each hospitality process, that is, customize the combination of multiple hospitality operations to suit the mental state and physical condition of the user, or entertain The purpose is to change the degree of operation. Even if the hospitality is the same in the same scene and theme, as described above, if the user's personality is different, it is better to perform a hospitality operation that matches that personality. It is of course desirable to adjust the type and degree of hospitality.

この場合、照明光の場合を例に取れば、性格によってユーザーの指向する照明色が相違し(例えば、活発なタイプは赤系を、おとなしいタイプは緑や青系を指向)、体調の良し悪しによって照明強度に対する要望(例えば、体調が悪いときは照明による刺激を抑制するため光量を落とす)が相違することが多い。前者では照明光の周波数あるいは波長(赤系→緑系→青系の順に波長が短くなる)を調整するもてなし制御となり、後者は照明光の振幅を調整するもてなし制御となる。また、精神状態は、その両方に関係する因子であり、幾分陽気な精神状態において、さらに気分を盛り上げるために赤系の照明光を採用することもありえるし(周波数調整)、照明光の色を変えず、明るさを増したりすることもありえる(振幅調整)。また、過度に興奮した状態では、気持ちを沈めるために青系の照明光を採用したり(周波数調整)、照明光の色を変えず明るさを減らす(振幅調整)、といった処理が考えられる。音楽の場合は、種々の周波数成分が含まれているのでより複雑であるが、覚醒効果を高めるために、数100〜10kHz程度の高音域の音波を強調したり、逆に気持ちを沈めるために、リラックス時の脳波(α波)の周波数(7〜13Hz:シューマンレゾナンス)に、音波の揺らぎの中心周波数を合せこんだ、いわゆるα波系音楽を採用したりするなど、周波数/振幅により制御パターンを同様に把握することができる。   In this case, taking the case of illumination light as an example, the lighting color directed by the user differs depending on the personality (for example, the active type is red, the gentle type is green or blue), and the physical condition is good or bad Therefore, the demands on the illumination intensity (for example, when the physical condition is poor, the light amount is reduced to suppress the stimulation by illumination) are often different. The former is hospitality control for adjusting the frequency or wavelength of the illumination light (the wavelength becomes shorter in the order of red, green, and blue), and the latter is hospitality control for adjusting the amplitude of the illumination light. In addition, mental state is a factor related to both of them, and in a somewhat cheerful mental state, it is possible to adopt red illumination light (frequency adjustment) to further boost the mood, and the color of the illumination light It is possible to increase brightness without changing (amplitude adjustment). In an excessively excited state, processing such as adopting blue illumination light (frequency adjustment) to reduce feelings or reducing brightness without changing the color of the illumination light (amplitude adjustment) can be considered. In the case of music, it is more complicated because it contains various frequency components, but in order to enhance the arousal effect, to emphasize the high-frequency sound wave of about several hundreds to 10 kHz, or conversely to sink feelings The control pattern by frequency / amplitude, such as adopting so-called α wave music that combines the center frequency of sound wave fluctuations with the frequency (7-13 Hz: Schumann resonance) of the brain wave (α wave) when relaxing Can be grasped as well.

車内の明るさや音波レベルに関しては、性格、精神状態及び体調を勘案して、各シーンのもてなしテーマ毎に、適性レベルを数値設定することができる。図7、図8、図9及び図10は、各テーマの機能選択テーブル371に、求められる照明レベルや音波レベルの制御適性値設定テーブル371aを随伴させた例を示している。そして、図48のδ4に進み、もてなし演出対応処理となる。例えば、図1の照度センサ539(視覚刺激:α23)、音圧センサ(聴覚刺激:α24)などの出力から、現在ユーザーがどの程度の刺激を感じているかに関しての情報(外乱刺激)を得(環境推定:β6)、その外乱刺激を、上記の個性(性格)、精神状態及び体調から得られる上記の適性値と比較可能な数値に変換して、外乱の数値的な推定を行なう(γ6)。なお、特定すべき外乱刺激としては、触覚刺激(α25:例えば、ハンドルに取り付けられた感圧センサ523など)、及び嗅覚刺激(α26:嗅覚センサによる)なども併用することができる。また、外乱推定に関しては、ユーザーを取り囲む空間からの間接的刺激、具体的には、高さ(α27)、距離(α28)、奥行き(α29)及び自身ないし同乗者の体格(α30)等を考慮することも可能である。   With regard to the brightness and sound wave level in the vehicle, the suitability level can be set numerically for each hospitality theme in consideration of the personality, mental state and physical condition. FIGS. 7, 8, 9 and 10 show examples in which the function selection table 371 for each theme is accompanied by a control suitability value setting table 371a for the required illumination level and sound wave level. Then, the process proceeds to δ4 in FIG. For example, information (disturbance stimulus) on how much stimulus the user currently feels is obtained from the output of the illuminance sensor 539 (visual stimulus: α23), sound pressure sensor (auditory stimulus: α24), etc. in FIG. Environmental estimation: β6), the disturbance stimulus is converted into a numerical value that can be compared with the suitability value obtained from the personality (personality), mental state, and physical condition, and the disturbance is numerically estimated (γ6) . As the disturbance stimulus to be specified, a tactile stimulus (α25: for example, a pressure sensor 523 attached to the handle), an olfactory stimulus (α26: by an olfactory sensor), or the like can be used in combination. Regarding disturbance estimation, indirect stimulation from the space surrounding the user, specifically, height (α27), distance (α28), depth (α29), and the physique of the passenger or passenger (α30), etc. It is also possible to do.

次いで、δ5では機能選択処理となる。ここでは、外乱刺激と適性値との差が縮小されるよう、機能選択テーブル371,372に示された優先順位の高いもてなし機能(もてなし動作部)から順に採用し、δ6で個々のもてなし動作部の駆動処理となる。このとき、実際に選択されたもてなし機能の内容や程度がユーザーの気に召したかどうかに係る情報を、例えば前述の生体状態検出部の出力から推定するか、あるいはユーザー自身による入力情報(好き・嫌いの意思表示に係る直接的な入力であってもよいし、嫌いな音楽や照明を回避する操作入力等から推定する形でもよい)から取得し、これをフィードバックすることで、もてなし動作制御に一種の学習効果を付与することも可能である(ε5、ε6及びγ7)。   Next, at δ5, function selection processing is performed. Here, in order to reduce the difference between the disturbance stimulus and the aptitude value, the hospitality functions (hospitality operation units) with the highest priority shown in the function selection tables 371 and 372 are adopted in order, and each hospitality operation unit is selected at δ6. This is the driving process. At this time, information relating to whether or not the content and level of the hospitality function actually selected is liked by the user is estimated from, for example, the output of the above-described biological state detection unit, or input information (like / It may be a direct input related to disagreement intentions, or may be inferred from an operation input that avoids disliked music or lighting) and is fed back to provide hospitality operation control It is also possible to give a kind of learning effect (ε5, ε6 and γ7).

なお、これとは別系統の機能選択判定要素として、もてなし動作部の機能状態を判定し(α31)、自動車の劣化情報として整備し(β8)、その機能状態が正常/異常のどちらに寄与するかを判定して(γ8)、正常に寄与する機能は積極採用し、異常に寄与する機能を忌避する処理を行なう、といったことも可能である。   In addition, as a function selection determination element of a different system from this, the function state of the hospitality operation unit is determined (α31) and maintained as car deterioration information (β8), and the function state contributes to either normal or abnormal It is also possible to determine whether or not (γ8), positively adopt the function that contributes to normality, and perform processing to avoid the function that contributes to abnormality.

また、もてなし動作のコンセプトは、自動車の種別によっても、その自動車のイメージに合致した内容に定めることが、もてなし効果を高める上で肝要である。高級車に関しては、全般に落ち着いた、かつ高級感を強調できるスマートなもてなし演出が有効であるし、逆にスポーツ仕様車やレジャー仕様車では、明るくにぎやかな演出が相応しいといえる。   In addition, it is important to increase the hospitality effect by determining the concept of hospitality operation according to the type of vehicle and the content that matches the image of the vehicle. For high-end cars, a smart hospitality production that is generally calm and can emphasize luxury is effective, and conversely, it can be said that a bright and lively production is appropriate for sports and leisure vehicles.

以下、個々のシーンでのもてなしの代表例について説明する。
図28は、接近シーンSCN1での、もてなし動作の処理の流れを示すものである。テーマは、図2の「車に乗ることに対する気持ち高揚」であり、ユーザーの性格分類に応じて、期待/盛り上げジャンルST1に属するもの(OBJ111;例えば性格分類が「活動的SKC1」(図18)の場合)、及びリラックス/安らぎジャンルST2に属するもの(OBJ211;例えば性格分類が「おとなしいSKC2」(図18)の場合)のどちらかが選択される。また、後述の方法により、ユーザーの体調状態あるいは精神状態の推定も行なわれ、その結果がもてなし動作の処理に反映される。本実施形態では、後に詳述するように、「体調不良(軽度/重度)」、「集中力散漫」及び「興奮(怒り)状態」が体調状態あるいは精神状態として推定されるようになっており、個々の状態に応じて図67に示すようなもてなし動作が行われるようになっている。
Hereinafter, representative examples of hospitality in individual scenes will be described.
FIG. 28 shows the flow of the hospitality operation process in the approaching scene SCN1. The theme is “encouragement to ride a car” in FIG. 2 and belongs to the expectation / stimulation genre ST1 according to the personality classification of the user (OBJ111; for example, the personality classification is “active SKC1” (FIG. 18) ) And those belonging to the Relax / Peace genre ST2 (OBJ211; for example, when the personality classification is “soft SKC2” (FIG. 18)). Also, the user's physical condition or mental condition is estimated by the method described later, and the result is reflected in the hospitality process. In this embodiment, as described in detail later, “physical condition (mild / severe)”, “distraction concentration”, and “excitement (anger) state” are estimated as physical condition or mental condition. The hospitality operation as shown in FIG. 67 is performed according to each state.

図28のS21では、ユーザー(つまり、端末装置1)の自動車に対する接近方向を特定する。自動車側では、GPS533による位置情報と、駐車に至る自動車の進行方向変化の履歴から、自動車の位置とともに自動車の向きを特定することができる。従って、携帯電話1から送られてくるユーザーの位置情報(GPS554による)を参照することによって、自動車に対しユーザーが、例えば前方側、後方側及び側方のいずれから接近してきているか、及び自動車に対しユーザーがどの程度の距離まで接近しているかを認識である。   In S21 of FIG. 28, the approach direction of the user (that is, the terminal device 1) to the automobile is specified. On the automobile side, the direction of the automobile can be specified together with the position of the automobile from the position information by the GPS 533 and the history of changes in the traveling direction of the automobile leading to parking. Therefore, by referring to the position information of the user (from the GPS 554) sent from the mobile phone 1, whether the user is approaching the vehicle from, for example, the front side, the rear side, or the side, and the vehicle It is recognition of how far the user is approaching.

S22に進み、その接近方向が前方からであればS23に進み、前方用ランプ群を選択する。図23に示すように、前方用ランプ群として、本実施形態では、ヘッドランプ504、フォグランプ505、コーナリングランプ508を使用する。また、接近方向が後方からであればS24からS25に進み、後方用ランプ群を選択する。図24に示すように、後方用ランプ群として、本実施形態では、テールランプ507、バックアップランプ509、ストップランプ510を使用する。それ以外の場合は側方からの接近と判断してS26に進み、側方用ランプ群を選択する。図25に示すように、側方用ランプ群として、本実施形態では、ハザードランプ506、テールランプ507、床下ランプ512を使用する。   Proceed to S22, and if the approach direction is from the front, proceed to S23 and select the front lamp group. As shown in FIG. 23, a headlamp 504, a fog lamp 505, and a cornering lamp 508 are used as the front lamp group in this embodiment. If the approach direction is from the rear, the process proceeds from S24 to S25, and the rear lamp group is selected. As shown in FIG. 24, as the rear lamp group, a tail lamp 507, a backup lamp 509, and a stop lamp 510 are used in this embodiment. In other cases, it is determined that the vehicle is approaching from the side, and the process proceeds to S26 to select a side lamp group. As shown in FIG. 25, a hazard lamp 506, a tail lamp 507, and an underfloor lamp 512 are used as side lamp groups in the present embodiment.

S27では、自動車とユーザーとの距離を上記の方法により特定する。自動車とユーザーとの距離が特定できたら、その距離が第一上限値(例えば20m以上に設定される)を超えていればS29に進み、遠距離用照明モードとなる。また、第二上限値(例えば5m以上20m未満に設定される)を超えていればS31に進み、中距離用照明モードとなる。それ以外の場合(つまり、第二上限値以下の場合)はS32に進み、近距離用照明モードとなる。ユーザーが自動車から遠いほど(つまり、近距離用照明モード→中距離用照明モード→遠距離用照明モードの順に)、各ランプ(照明)による総光量が大きくなるように(ビーム角度が関与する場合、照明正面に立ったときにユーザーが視認する光量とする:例えば、ランプを上向きとすることでハイビーム化する場合は、ロービーム時と光源の強度が変わらなくとも、視認される光量は大きくなる)、個々のランプの発光動作が制御される。これにより、自動車へのアプローチをライトアップしてユーザーを安全に自動車まで誘導する効果が高められる。   In S27, the distance between the car and the user is specified by the above method. If the distance between the car and the user can be specified, if the distance exceeds a first upper limit (for example, set to 20 m or more), the process proceeds to S29, and the long distance illumination mode is set. Moreover, if it exceeds the 2nd upper limit (for example, set to 5 m or more and less than 20 m), it will progress to S31 and will be in the middle distance illumination mode. In other cases (that is, in the case of the second upper limit value or less), the process proceeds to S32 and the short distance illumination mode is set. When the user is farther from the car (that is, in order of short-distance illumination mode → medium-distance illumination mode → long-distance illumination mode), the total light quantity from each lamp (illumination) increases (when the beam angle is involved) , The amount of light that the user can see when standing in front of the illumination: For example, if the lamp is turned upward to make it a high beam, the amount of light that is visible will increase even if the intensity of the light source does not change from the low beam) The light emission operation of each individual lamp is controlled. This enhances the effect of illuminating the approach to the car and guiding the user to the car safely.

図23は、ユーザーUの接近方向が前方側の場合の動作例を示すものである。遠距離用照明モードではヘッドランプ504をハイビームで点灯し、中距離用照明モードではロービームとして光量を落とす。つまり、光源強度(駆動電圧等で調整できる)及びビーム角度の少なくともいずれかを調整することで、同じランプの視認光量を変化させる方式を採用している。他方、近距離用照明モードでは、光量のより小さいフォグランプ505あるいはコーナリングランプ508に切り替える。ユーザーUが正面から接近してくる場合にはフォグランプ505を点灯させ、ユーザーUが車両側方に向けて移動した場合は、コーナリングランプ508の対応する側のものを点灯させる。   FIG. 23 shows an operation example when the approaching direction of the user U is the front side. In the long-distance illumination mode, the headlamp 504 is turned on with a high beam, and in the intermediate-distance illumination mode, the amount of light is reduced as a low beam. That is, a method is employed in which the amount of visible light of the same lamp is changed by adjusting at least one of the light source intensity (adjustable by the drive voltage or the like) and the beam angle. On the other hand, in the short distance illumination mode, the fog lamp 505 or the cornering lamp 508 having a smaller light quantity is switched. When the user U approaches from the front, the fog lamp 505 is turned on. When the user U moves toward the side of the vehicle, the corresponding side of the cornering lamp 508 is turned on.

図24は、ユーザーUの接近方向が後方側の場合の動作例を示すものである。遠距離用照明モードではバックアップランプ509、テールランプ507及びストップランプ510の全てを点灯し、中距離用照明モードではテールランプ507及びストップランプ510のみの点灯として光量を落とす。つまり、複数個のランプのうち、点灯させる個数を変化させて総光量を変化させる方式を採用している。近距離用照明モードでは、バックアップランプ509、テールランプ507及びストップランプ510のいずれかのみの点灯に切り替える。後方中央からユーザーUが接近してくる場合はテールランプ507のみ(あるいはストップランプ510のみ)を点灯させ、ユーザーUが車両側方に向けて移動した場合は、バックアップランプ509の対応する側のものを点灯させる。   FIG. 24 shows an operation example when the approaching direction of the user U is the rear side. In the long distance illumination mode, all of the backup lamp 509, the tail lamp 507 and the stop lamp 510 are turned on, and in the middle distance illumination mode, only the tail lamp 507 and the stop lamp 510 are turned on to reduce the amount of light. That is, a method is adopted in which the total amount of light is changed by changing the number of lamps to be lit among a plurality of lamps. In the short-distance illumination mode, only one of the backup lamp 509, the tail lamp 507, and the stop lamp 510 is switched on. When the user U approaches from the rear center, only the tail lamp 507 (or only the stop lamp 510) is turned on. When the user U moves toward the side of the vehicle, the one on the corresponding side of the backup lamp 509 is used. Light up.

図25は、ユーザーUの接近方向が側方側の場合の動作例を示すものである。遠距離用照明モードではハザードランプ506、複数の床下ランプ512の全てを点灯し、中距離用照明モードでは、その状態からハザードランプ506のみ消灯して光量を落とす。近距離用照明モードでは、複数の床下ランプ512のうち、ユーザーUに近いもののみの点灯に切り替える。車側中央からユーザーUが接近してくる場合は中央の床下ランプ512のみを点灯させ、ユーザーUが車長方向に移動した場合は、対応する側の床下ランプ512の点灯に切り替える。なお、ユーザーUの接近に伴い、床下ランプ512の照明角度を変えて、ユーザーUを自動車に向けて導くように照明領域を変化させてもよい。いずれの場合も、近距離用照明モードでは室内照明511も点灯させ、自動車に乗り込もうとするユーザーをより丁重にもてなすようにしている。   FIG. 25 shows an operation example when the approaching direction of the user U is the side. In the long-distance illumination mode, all of the hazard lamps 506 and the plurality of underfloor lamps 512 are turned on. In the middle-distance illumination mode, only the hazard lamps 506 are extinguished to reduce the amount of light. In the short-distance illumination mode, only the lamps close to the user U among the plurality of underfloor lamps 512 are switched on. When the user U approaches from the center on the vehicle side, only the center underfloor lamp 512 is turned on, and when the user U moves in the vehicle length direction, the corresponding underfloor lamp 512 is switched on. As the user U approaches, the illumination angle of the underfloor lamp 512 may be changed to change the illumination area so as to guide the user U toward the automobile. In either case, in the short distance illumination mode, the room illumination 511 is also turned on to treat the user who tries to get into the car more politely.

また、これから向う目的地をイメージした照明点灯パターンにてイルミネーションを行なう方法もある。例えば、目的地が海であれば、青色系の照明光の照度を漸増させた後漸減させる、波を連想させるイルミネーションパターンで点灯を行なうと効果的である。   There is also a method of performing illumination with an illumination lighting pattern in which an image of a destination facing in the future is imagined. For example, if the destination is the sea, it is effective to light up with an illumination pattern reminiscent of a wave that gradually increases and then decreases the illuminance of blue illumination light.

この場合、上記の照明駆動形態は、ユーザーの体調や精神状態に応じて図67に示すようなバリエーションを持たせるようにする。「軽度の体調不良」であれば、例えばイルミネーションに使用する照明光のうち、必要性の低い光を低減して、ユーザーが自動車に接近するときの視認性を向上させるようにする。また、「重度の体調不良」であれば、白色ないし暖色系の暗めの照明を採用し、心理的な負担を軽減するようにする。一方、「集中力散漫」と推定されている場合は、ユーザーを覚醒させるために、照明をフラッシングさせる動作を行なう(例えば、赤や青など原色系の刺激的な波長を採用するとより効果的である)。他方、「興奮(怒り)状態」と推定される場合は、青色系の照明光を用いれば、過剰に高ぶった精神状態を沈める上で効果的である。   In this case, the illumination driving form described above has variations as shown in FIG. 67 according to the physical condition and mental state of the user. If it is “slightly poor physical condition”, for example, light that is not necessary among illumination lights used for illumination is reduced to improve visibility when the user approaches the automobile. Also, if it is “severe physical condition”, white or warm-colored darker lighting is adopted to reduce the psychological burden. On the other hand, if it is estimated that “concentration distraction” is performed, the lighting operation is performed in order to wake the user (for example, it is more effective to use stimulating wavelengths of primary colors such as red and blue). is there). On the other hand, when it is estimated that the state is “excited (angry)”, the use of blue illumination light is effective in sinking an excessively high mental state.

なお、ユーザー端末1からの無線指令により制御可能なもてなし動作部として、例えば図26に示すような建物側照明1161を有する周辺設備が、自動車の駐車位置周辺に存在する場合は、その建物側照明1161により自動車をライトアップする動作をもてなし動作に追加してもよい。図27に示すように、遠距離用照明モードでは、夜間の駐車場にて自分の車を照らし出すことで駐車位置がよりわかりやすくなるし、ライトアップにより乗り込み前のユーザーの気持ちを高める効果も生ずる。他方、中距離用ないし近距離用照明モードでは、自動車周辺のエリアが広く照らし出されるので、乗り込みの誘導ないし補助の効果が高められ、自動車に乗り込むまでのユーザーの経路(足元)上に異物等が存在していても容易に発見することができる。   In addition, as a hospitality operation unit that can be controlled by a wireless command from the user terminal 1, for example, if peripheral equipment having a building-side illumination 1161 as shown in FIG. The operation of lighting up the vehicle by 1161 may be added to the hospitality operation. As shown in FIG. 27, in the long-distance lighting mode, the parking position becomes easier to understand by illuminating your car in the parking lot at night, and the effect of raising the feeling of the user before boarding by lighting up is also effective. Arise. On the other hand, in the middle-range or short-distance lighting mode, the area around the car is widely illuminated, so the effect of guidance or assistance is enhanced, and foreign objects etc. on the user's route (foot) to get into the car Can be easily discovered.

性格分類は、例えば以下のような方法により決定されるものである。
自動車のユーザーは、図36に示すようなユーザー登録部600(例えば、もてなし意思決定部2のROM(書換えが可能となるように、フラッシュROMで構成しておくことが望ましい)に予め登録しておくことができる。このユーザー登録部600には、各ユーザー名(あるいは、ユーザーID)と、その性格種別(図18参照)とが互いに対応付けられた形で登録されている。この性格種別は、後述のごとく、ユーザーによる自動車使用継続中に、特定の操作部における操作履歴情報として取得・蓄積し、その蓄積された操作履歴情報に基づいて推定されるものである。しかし、自動車の使用開始直後など、操作履歴情報の蓄積が不十分な場合、あるいは、操作履歴情報を敢えて収集せずに性格種別を推定したい場合は、次のように、性格種別情報又は該性格種別情報を特定するために必要な情報を、ユーザー自身により入力させ、その入力結果に基づいて性格種別を決定するようにしてもよい。
The personality classification is determined by the following method, for example.
The user of the car registers in advance in a user registration unit 600 (for example, a ROM of the hospitality decision making unit 2 (preferably configured with a flash ROM so that it can be rewritten) as shown in FIG. 36. In the user registration unit 600, each user name (or user ID) and its personality type (see FIG. 18) are registered in association with each other. As will be described later, while the user continues to use the vehicle, it is acquired and accumulated as operation history information in a specific operation unit, and is estimated based on the accumulated operation history information. If the operation history information is insufficiently accumulated, such as immediately after, or if you want to estimate the personality type without collecting the operation history information, The information necessary to identify the rank classification information or the sex rating type information is input by the user himself may be determined character type on the basis of the input result.

図37では、図1のモニター536(カーナビゲーションシステム534のモニターで代用してもよい)に性格種別を表示し、ユーザーは自分に適合する性格種別を選んで、入力部529からこれを入力する。ここでは、入力部はモニター536に重ねられたタッチパネルであり、表示形成された選択ボタン529Bに触れて選択入力を行なう。他方、図38では、性格種別を直接入力させる代わりに、性格種別判定のためのアンケート入力を行なう方式としている。モニター536にはアンケートの質問事項を表示し、ユーザーは回答選択肢から回答を選ぶ形で答える(ここでは、選択ボタン529Bで選択肢を構成し、この上に重ねられたタッチパネル529の該当位置に触れて選択入力を行なう)。全ての質問に回答することで、その回答の組み合わせに応じて予め定められた性格種別群から、1つのものが一義的に決定されるようになっている。   In FIG. 37, the personality type is displayed on the monitor 536 of FIG. 1 (the monitor of the car navigation system 534 may be substituted), and the user selects the personality type that suits him and inputs this from the input unit 529. . Here, the input unit is a touch panel overlaid on the monitor 536, and a selection input is made by touching the selection button 529B formed on the display. On the other hand, in FIG. 38, instead of directly inputting the personality type, a questionnaire is input for determining the personality type. Questionnaire questions are displayed on the monitor 536, and the user answers by selecting an answer from the answer options (in this case, the options are configured with the selection button 529B, and the corresponding position on the touch panel 529 superimposed thereon is touched) Select input). By answering all the questions, one is uniquely determined from a personality type group determined in advance according to the combination of the answers.

なお、ユーザー名を含めたユーザー登録入力も、上記の入力部529からなされ、決定された性格種別とともにユーザー登録部600に記憶される。また、これらの一連の入力は、携帯電話1から行なうことも可能であり、この場合は、その入力情報を無線により自動車側に転送する。また、ユーザーが自動車購入する際に、入力部529か専用の入力ツールを用いて、ディーラー側で事前にユーザー登録入力を済ませておく方法もある。   The user registration input including the user name is also made from the input unit 529 and stored in the user registration unit 600 together with the determined personality type. These series of inputs can also be performed from the mobile phone 1, and in this case, the input information is transferred to the automobile side by radio. In addition, when the user purchases a vehicle, there is a method in which the dealer side uses the input unit 529 or a dedicated input tool to perform user registration input in advance.

自動車の使用に先立っては、ユーザーの認証が必要である。特にユーザーが複数登録されている場合は、ユーザーによって性格種別が異なるものに設定され、もてなしの内容も異なるものとなるからである。最も簡単な認証方式は、携帯電話1からユーザーIDと暗証番号を自動車側に送信し、これを受けたもてなし意思決定部2が、登録されているユーザーIDと暗証番号との照合を行なう方法である。また、携帯電話1に設けたカメラにより顔写真の照合を行ったり、音声認証、指紋を用いた認証など、バイオメトリックス認証方式を採用することもできる。他方、自動車へのユーザーの接近時は、ユーザーIDと暗証番号とを用いた簡略な認証に留め、開錠後、自動車に乗り込んでから、前述の顔カメラ521、マイクロフォン522、網膜カメラ526、アイリスカメラ527あるいは静脈カメラ528などによるバイオメトリックス認証を行なうようにしてもよい。   Prior to using the car, user authentication is required. This is because, in particular, when a plurality of users are registered, the personality types are set to be different depending on the users, and the contents of hospitality are also different. The simplest authentication method is a method in which a user ID and a personal identification number are transmitted from the mobile phone 1 to the vehicle side, and the hospitality decision-making unit 2 receives this and verifies the registered user ID and personal identification number. is there. In addition, biometrics authentication methods such as collation of facial photographs using a camera provided in the mobile phone 1, voice authentication, authentication using fingerprints, and the like can be employed. On the other hand, when the user approaches the car, only simple authentication using the user ID and the personal identification number is performed. After unlocking, the user gets into the car, and then the face camera 521, microphone 522, retina camera 526, iris described above. Biometrics authentication by the camera 527 or the vein camera 528 may be performed.

上記のようにユーザーが認証・特定されたら、そのユーザーに対応する性格種別(ユーザー生体特性情報)がもてなし意思決定部2において取得され、対応するもてなし動作部の選定及び動作パターンが選択される。前述のごとく、例えば特定された性格種別が「活動的SKC1」であれば、期待/盛り上げジャンルST1に属するテーマOBJ111が選択され、特定された性格種別が「おとなしいSKC2」であれば、リラックス/安らぎジャンルST2に属するテーマOBJ211が選択される。この処理の流れは、他のシーンでも全く同じである   When the user is authenticated and specified as described above, the personality type (user biometric information) corresponding to the user is acquired by the hospitality decision making unit 2, and the selection and operation pattern of the corresponding hospitality operation unit are selected. As described above, for example, if the specified personality type is “active SKC1”, the theme OBJ111 belonging to the expected / encouraged genre ST1 is selected, and if the specified personality type is “gentle SKC2”, relaxation / comfort is achieved. The theme OBJ211 belonging to the genre ST2 is selected. The process flow is exactly the same for other scenes.

図7は、期待/盛り上げ系のテーマOBJ111に対応した機能選択テーブル371を示すものであり、車外照明、車内照明、窓遮蔽(パワーウィンドウ)、カーオーディオの機能優先順位が高くなっている。いずれも派手な盛り上げを行なうため、制御適性値設定テーブル371aにおける車外照明によるイルミネーション用の外的照明レベルの設定値、車内照明の設定値、カーオーディオシステム515及び携帯電話1からの音声出力レベル(ここでは、音楽出力に関する楽音レベル)はいずれも高く設定されている。図1の照度センサ539の照度検出レベル、及び音圧センサ540の音圧検出レベルが上記の設定値に近づくように、図1の照明504〜512及びカーオーディオシステム515の駆動出力レベルがもてなし実行制御部3により制御される。また、携帯電話1の音声出力レベルも無線指令により対応する値に設定される。また、推定される精神状態が集中力散漫に該当している場合も、期待/盛り上げ系の演出により、運転に臨む精神集中度を高める上で効果を発揮することがある。   FIG. 7 shows a function selection table 371 corresponding to the expectation / exciting theme OBJ111, and the function priorities of exterior lighting, interior lighting, window shielding (power window), and car audio are high. In any case, in order to perform flashing, the setting value of the external lighting level for illumination by the outside lighting in the control aptitude value setting table 371a, the setting value of the inside lighting, the sound output level from the car audio system 515 and the mobile phone 1 ( Here, the musical sound levels (music output) are all set high. The illumination outputs 504 to 512 and the drive output level of the car audio system 515 in FIG. 1 are treated as hospitality so that the illuminance detection level of the illuminance sensor 539 in FIG. 1 and the sound pressure detection level of the sound pressure sensor 540 approach the above set values. It is controlled by the control unit 3. Further, the audio output level of the mobile phone 1 is also set to a corresponding value by a radio command. In addition, even when the estimated mental state corresponds to distraction, it may be effective in increasing the degree of mental concentration in driving by expectation / pumping effects.

他方、図8は、リラックス/安らぎ系のテーマOBJ211に対応した機能選択テーブル371を示すものであり、機能優先順位の設定は期待/盛り上げ系と同じであるが、制御適性値設定テーブル371aにおける外的照明レベルの設定値、車内照明の設定値及び楽音レベルは、期待/盛り上げ系のテーマOBJ111よりも低く設定され、照明色や選曲も含めて、より温和な演出が行われる。また、推定される精神状態ないし肉体状態が、体調不良ないし興奮状態に該当している場合も、同様の温和な演出が効果的である。   On the other hand, FIG. 8 shows a function selection table 371 corresponding to the theme OBJ211 of the relaxation / comfort system. The function priority setting is the same as the expectation / pumping system, but the control aptitude value setting table 371a The setting value of the general lighting level, the setting value of the in-vehicle lighting, and the musical sound level are set lower than the expectation / exciting theme OBJ111, and a milder effect including lighting color and music selection is performed. In addition, when the estimated mental state or physical state corresponds to a poor physical condition or an excited state, the same mild effect is effective.

具体的な処理は以下のごとくである。すなわち、ユーザーが自動車へ乗り込むために接近する際には、取得された性格種別(ユーザー生体特性情報)に応じて異なる内容にて照明装置(図23〜図25:符号504,505,507,509,510,511,512:これらは、いずれも自動車の外観を照らし出す照明装置として機能する(室内灯511も、窓から漏れ出す光が自動車の外観を間接的に照らし出す))を動作させるものとすることができる。期待/盛り上げ系テーマOBJ111が選択された場合は、もてなしに関与する照明装置の発光量を増やす、あるいは点滅回数を増やす、ヘッドランプ504をハイビームにする、赤系のテールランプ507の点灯光量を増やすなど、ユーザーの自動車への接近を派手に盛り上げる演出をする。他方、リラックス/安らぎ系のテーマOBJ211が選択された場合は、もてなしに関与する照明装置の発光量をやや落とし、また、派手な照明の点滅は避け、フェードイン的にじわじわと光量を上げたり、あるいは、足元を照らすサイドランプ512→室内灯511→ヘッドランプ504(の順序で点灯を行って、自動車をゆっくりと浮かび上がらせるなど、ソフトな演出を行なうようにする。なお、赤系のテールランプ507を採用しなければ、「活動的」の性格種別に対する照明形態と比較して、全体の照明色調の上でも変化が得られる。なお、ヘッドランプやテールランプも含め、照明装置を白熱電球やハロゲンランプ等に代えて、発光ダイオードで構成することも可能である。   The specific process is as follows. That is, when the user approaches to get into the car, the lighting device (FIGS. 23 to 25: reference numerals 504, 505, 507, and 509) differs depending on the acquired personality type (user biometric information). , 510, 511, 512: These operate as lighting devices that illuminate the exterior of the automobile (the interior light 511 also indirectly illuminates the exterior of the automobile with light leaking from the window)) It can be. When the expectation / exciting theme OBJ111 is selected, the amount of light emitted from the lighting apparatus involved in hospitality is increased or the number of blinks is increased, the headlamp 504 is turned into a high beam, the amount of light emitted from the red tail lamp 507 is increased, etc. , To produce a flashing up the user's approach to the car. On the other hand, when the relaxation / comfort system theme OBJ211 is selected, the amount of light emitted from the lighting device involved in hospitality is slightly reduced, flashing of flashing lighting is avoided, and the amount of light is gradually increased gradually. Alternatively, the lighting is performed in the order of the side lamp 512 illuminating the foot, the interior lamp 511, and the head lamp 504 (to cause the car to rise slowly, and so on). If it is not adopted, changes in the overall lighting color can be obtained compared to the lighting form for the “active” personality type, including headlamps and tail lamps, and lighting devices such as incandescent bulbs and halogen lamps. Instead of this, it is also possible to use a light emitting diode.

次に、ユーザーが自動車に接近する際には、上記のような照明装置以外に、携帯電話1(ユーザー側端末装置)に設けられたスピーカ(音声出力部)311をもてなし動作部として使用することもできる。この場合、自動車側の通信装置4は、携帯電話1すなわちユーザーの接近を検出し、そのユーザーに対応する性格種別(つまり、取得されたユーザー生体特性情報)に応じて異なる出力内容にてスピーカ311からもてなし用音声を出力させる。本実施形態において、もてなし用音声データは音楽ソースデータとするが、効果音や人間の声(いわゆる着声あるいは着ボイスと称されるもの)のデータであってもよい。このもてなし用音声データは、図1に示すように、自動車側の記憶装置535に記憶しておき、必要なものを携帯電話1に通信装置4を介して配信するようにしてもよいし、携帯電話1側の音データ用フラッシュROM316に記憶させても、いずれでもよい。ここでは、後者の場合を例に取り説明する。   Next, when the user approaches the vehicle, in addition to the lighting device as described above, a speaker (sound output unit) 311 provided in the mobile phone 1 (user side terminal device) should be used as a hospitality operation unit. You can also. In this case, the communication device 4 on the automobile side detects the approach of the mobile phone 1, that is, the user, and the speaker 311 with different output contents according to the personality type corresponding to the user (that is, the acquired user biometric information). The voice for hospitality is output. In the present embodiment, the voice data for hospitality is music source data, but it may be data of sound effects or human voices (so-called incoming voices or incoming voices). As shown in FIG. 1, the voice data for hospitality may be stored in a storage device 535 on the automobile side, and necessary data may be distributed to the mobile phone 1 via the communication device 4. Either may be stored in the sound data flash ROM 316 on the telephone 1 side. Here, the latter case will be described as an example.

まず、ユーザーが認証・特定されたら、そのユーザーに対応する性格種別を特定し、携帯電話1から、音データ用フラッシュROM316に記憶されている、もてなし用音声データのID一覧を無線により取得する。次に、その中から、特定された性格種別に対応する音楽ソースデータを選択する。ここでは、ユーザーが接近するほど盛り上げる処理を行なうために、曲モードコードの異なる複数の音楽ソースデータを選択している(ここでは、MIDIデータを用いた場合を例に取る)。   First, when a user is authenticated and specified, the personality type corresponding to the user is specified, and an ID list of hospitality voice data stored in the sound data flash ROM 316 is acquired from the mobile phone 1 by radio. Next, music source data corresponding to the specified personality type is selected from the list. Here, a plurality of music source data having different song mode codes are selected in order to perform a process that increases as the user approaches (here, a case where MIDI data is used is taken as an example).

ここでも、前述の照明によるもてなし処理と同様、距離に応じて異なる演出を行なう(処理の流れは図28と同じ)。ユーザーの精神状態高揚度に対応して、曲モードコードについてもこれに対応付けた序列が設定され、距離が近づくほど、高揚する精神をより増長するように選曲を行なう。具体的には、自動車との距離が近づくほど、精神状態高揚度が上位となり、ユーザー接近時の曲モードコードは、「ヒーリング・α波系」又は「温和・癒し系」(遠距離用)→「爽快系」(中距離用)→「盛り上げ系」(近距離用)の順で序列が定められる。しかし、好みによっては、最初盛り上げておいて、車に接近するほど気持ちを落ち着かせるように、上記の逆の序列とすることももちろん可能である。   Here, as in the hospitality process with illumination described above, different effects are performed according to the distance (the process flow is the same as in FIG. 28). Corresponding to the user's mental state elevation, an order corresponding to the music mode code is set, and the music selection is performed so as to increase the spirit of elevation as the distance gets closer. Specifically, the closer to the car, the higher the mental state elevation, and the song mode code when approaching the user is "Healing / α wave system" or "Warm / Healing system" (for long distance) → The order is determined in the order of “exhilarating system” (for medium distance) → “lifting system” (for short distance). However, depending on your preference, it is of course possible to reverse the above order so that you get excited at first and calm down as you get closer to the car.

まず、図31に示すように、遠距離もてなしモードでは、「ヒーリング・α波系」又は「温和・癒し系」の曲モードコードを有する音楽ソースデータのID(曲ID)を携帯電話1に送信する(S201)。携帯電話1では、そのIDに対応する音楽ソースデータを選んで、演奏を開始する(S202)。次に、図32に示す中距離もてなしモードでは、「爽快系」の曲モードコードを有する音楽ソースデータのID(曲ID)を携帯電話1に送信する(S210)。そして、携帯電話1で、そのIDに対応する音楽ソースデータを選んで、演奏を開始するとともに、前述のごとく、バイブレータユニット354及びLEDユニット315を音楽と同期駆動し、音出力によるもてなしをより盛り上げる(S211)。また、自動車側の照明装置を、音楽に連動させて明滅させるようにしてもよい(S212)。   First, as shown in FIG. 31, in the long-distance hospitality mode, the music source data ID (song ID) having the song mode code of “Healing / α wave system” or “Warm / Healing system” is transmitted to the mobile phone 1. (S201). The mobile phone 1 selects music source data corresponding to the ID and starts playing (S202). Next, in the medium distance hospitality mode shown in FIG. 32, the music source data ID (music ID) having the music mode code “exhilarating” is transmitted to the mobile phone 1 (S210). Then, the mobile phone 1 selects the music source data corresponding to the ID and starts playing, and as described above, the vibrator unit 354 and the LED unit 315 are driven synchronously with the music, thereby enhancing the hospitality by sound output. (S211). Further, the lighting device on the automobile side may be blinked in conjunction with music (S212).

いよいよユーザーが自動車に乗り込む寸前にまで近づくと、図33の近距離もてなしモードとなり、最高潮の盛り上げ演出が行われる。すなわち、S220〜S222では、中距離もてなしモードとほぼ同様の処理であるが、音楽ソースデータは「盛り上げ系」のものを選ぶ。他方、自動車側でも同じIDの音楽ソースデータを選択し、カーオーディオシステム515での演奏を開始する。この場合、パワーウィンドウを作動させて窓を開き、携帯電話1の演奏と同期出力すれば、盛り上げ効果をさらに高めることができる(S223)。このとき、自動車側では、MIDIデータの主旋律部分の音程コードを、携帯電話1側の主旋律部分に対し、協和音程を形成する度数だけ低く(又は高く)なるように変更して出力させれば、携帯電話1の出力とカーオーディオシステム515の出力とをハモらせることができるし、MIDIデータの主旋律部分の出力タイミングを、携帯電話1側の主旋律部分に対し、一定拍数遅らせる(又は進ませる)ように変更して出力させれば、携帯電話1の出力とカーオーディオシステム515の出力との間で輪唱効果を達成することもできる。   When the user finally approaches the point of getting into the car, the short-distance hospitality mode shown in FIG. 33 is entered, and the climax of the climax is performed. In other words, in S220 to S222, the processing is almost the same as that in the medium-distance hospitality mode, but the music source data is selected from the “rising system”. On the other hand, the music source data having the same ID is selected on the automobile side, and the performance in the car audio system 515 is started. In this case, if the power window is activated to open the window and output in synchronization with the performance of the mobile phone 1, the excitement effect can be further enhanced (S223). At this time, on the automobile side, if the pitch code of the main melody part of the MIDI data is changed so as to be lower (or higher) by the frequency of forming the harmony pitch with respect to the main melody part of the mobile phone 1 side, The output of the mobile phone 1 and the output of the car audio system 515 can be added, and the output timing of the main melody portion of the MIDI data is delayed (or advanced) by a fixed number of beats relative to the main melody portion on the mobile phone 1 side. If the output is changed as described above, it is possible to achieve a slewing effect between the output of the mobile phone 1 and the output of the car audio system 515.

そして、S224では、携帯電話1の心拍センサ342でユーザーの心拍数を読み取り、MIDIデータのテンポコードを、該心拍数に比例してテンポが速くなるように変更する。これにより、出力される音楽が、ユーザーの心拍に合せてアップテンポ化し、盛り上げ効果がより高められる。なお、リラックス/安らぎ系のテーマOBJ21では、近距離用の上記最後の派手な盛り上げ処理を行なわないようにすることも可能である。   In step S224, the heart rate sensor 342 of the mobile phone 1 reads the user's heart rate, and changes the tempo code of the MIDI data so that the tempo increases in proportion to the heart rate. Thereby, the music to be output is uptempoed according to the heartbeat of the user, and the excitement effect is further enhanced. It should be noted that in the relaxation / relaxation theme OBJ21, it is possible not to perform the last flashy uplifting process for short distances.

また、推定される精神状態あるいは肉体状態との関係では、体調不良状態では刺激的な高音域を避けた低温域主体の音楽を流すか、あるいは体調不良状態が比較的重い場合は、音量も小さくし、テンポもゆったり系に設定する。また、興奮状態の場合も、音楽のテンポをゆったり系に設定すると効果的である。一方、集中力散漫状態の場合は、音量を逆にアップしたり、あるいはパーカッション強打や絶叫歌唱、あるいはピアノ不協和音など、気分覚醒に効果のある音楽を流すと効果的である。   Also, in relation to the estimated mental state or physical state, if the physical condition is poor, the music is played mainly in the low temperature range avoiding the stimulating high range, or the volume is low if the physical condition is relatively heavy. And set the tempo to relax. Even in an excited state, it is effective to set the music tempo to a relaxed system. On the other hand, in the case of distracting concentration, it is effective to increase the volume in reverse, or to play music that is effective for mood awakening, such as percussion banging, screaming singing, or piano dissonance.

なお、図2に示すように、接近シーンSCN1において、不安/緊張解消ジャンルST3では「車の位置を知りたい(OBJ311)」及び「忘れ物・戸締り確認(OBJ312)」、体力的負担軽減ジャンルST4では、「荷物をスムーズに積み込みたい(OBJ311)」の各テーマが定められている。またこれらテーマのもてなし処理は、気持ち高揚用のテーマOBJ111ないしOBJ211のもてなし処理と並列に実行される。図11は、テーマ「車の位置を知りたい(OBJ311)」に対応した機能選択テーブル372の内容を示すもので、自動車側GPS533、携帯電話1、携帯電話側GPS554、ホーン502及び車外照明(あるいは車内照明)がもてなし動作部として選択されている。具体的な動作は、例えば、自動車側GPS533の位置情報を携帯電話1側に知らせ、携帯電話側GPS554の位置情報とともにモニタ308(図14)上にマップ表示して、ユーザーと自動車との相対位置を把握できるようにする。また、ユーザーが自動車に所定距離以下に接近したら、ホーン502の吹鳴や及び車外照明(あるいは車内照明)の点灯により、自動車の位置をユーザーに直接知らせるようにする。   As shown in FIG. 2, in the approach scene SCN1, in the anxiety / tension relief genre ST3, “I want to know the position of the car (OBJ311)” and “Confirmation of forgotten / closed doors (OBJ312)”, in the physical burden reduction genre ST4 Each theme of “I want to load cargo smoothly (OBJ311)” is defined. The hospitality processing of these themes is executed in parallel with the hospitality processing of the themes OBJ111 to OBJ211 for enhancing the feeling. FIG. 11 shows the contents of the function selection table 372 corresponding to the theme “I want to know the position of a car (OBJ311)”. Car interior lighting) is selected as the hospitality operating part. Specifically, for example, the position information of the car-side GPS 533 is notified to the mobile phone 1 side, and the map is displayed on the monitor 308 (FIG. 14) together with the position information of the mobile phone-side GPS 554, and the relative position between the user and the car. To be able to grasp. Further, when the user approaches the vehicle at a predetermined distance or less, the position of the vehicle is directly notified to the user by blowing the horn 502 and lighting the vehicle exterior light (or vehicle interior light).

他方、「忘れ物・戸締り確認(OBJ312)」では、出発前の注意確認事項を促すメッセージ(音声データはもてなし実行制御部3のROMに記憶しておくことができ、カーオーディオシステムの音声出力ハードウェアを流用して出力処理が可能である)を音声出力させる。注意確認事項を促すメッセージの実例としては次のようなものがある
・「免許証と財布は大丈夫ですか?」
・(カーナビで設定された行き先が空港ならば)「パスポートは持ちましたか?」
・「玄関の鍵をかけましたか?」
・「裏の窓は開いてませんか?」
・「室内のエアコンは切りましたか?」
・「ガスの元栓は締めましたか?」
On the other hand, in the “confirmed thing / door lock confirmation (OBJ312)”, a message for prompting caution confirmation before departure (voice data can be stored in the ROM of the hospitality execution control unit 3 and the audio output hardware of the car audio system Can be used for output processing). Examples of messages that prompt attention confirmations include the following: “Is my license and wallet OK?”
・ (If the destination set in the car navigation system is an airport) “Did you have a passport?”
・ Did you lock the entrance door?
・ "Is the back window open?"
・ Did you turn off the air conditioner in the room?
・ Did you tighten the gas mains?

次に、ユーザーの精神状態あるいは肉体状態については、自動車に接近するユーザーの表情(車外用カメラ518にて撮影できる)や体温(赤外線センサ519で測定できる)の時間的変化を測定し、その変化波形から推定することができる。前述のごとく、推定された精神状態が正常であれば、期待/盛り上げジャンルST1のもてなし動作とし、推定された精神状態が不安定ないし怒り(あるいは興奮)になっていた場合(あるいは肉体状態が体調不良となっていた場合)は、リラックス/安らぎジャンルST2のもてなし動作とすることができる。   Next, the user's mental state or physical state is measured by measuring temporal changes in the facial expression of the user approaching the car (which can be taken with the camera 518 for external use) and body temperature (which can be measured with the infrared sensor 519). It can be estimated from the waveform. As described above, if the estimated mental state is normal, the hospitality operation of the expectation / healing genre ST1 is performed, and if the estimated mental state is unstable or angry (or excited) (or the physical state is in physical condition). If it is defective), it can be a hospitality operation of the relaxation / relaxation genre ST2.

図56は、表情変化解析処理のフローチャートの一例を示すものであり、SS151で変化カウンタNをリセットし、SS152でサンプリングタイミングが到来すればSS153に進み、顔画像を撮影する。顔画像は表情特定が可能な正面画像が得られるまで繰り返す(SS154→SS153)。正面画像が得られたら、マスター画像(記憶装置535内)と順次比較することにより、表情種別を特定する(SS155)。特定された表情種別が「安定」なら、表情パラメータIに「1」をセットする(SS156→SS157)。特定された表情種別が「不安・不快」なら、表情パラメータIに「2」をセットする(SS158→SS159)。特定された表情種別が「興奮・怒り」なら、表情パラメータIに「3」をセットする(SS160→SS161)。   FIG. 56 shows an example of a flowchart of facial expression change analysis processing. The change counter N is reset in SS151, and if the sampling timing comes in SS152, the process proceeds to SS153 to capture a face image. The face image is repeated until a front image capable of specifying a facial expression is obtained (SS154 → SS153). When the front image is obtained, the facial expression type is specified by sequentially comparing with the master image (in the storage device 535) (SS155). If the specified facial expression type is “stable”, “1” is set to the facial expression parameter I (SS156 → SS157). If the specified facial expression type is “anxiety / discomfort”, “2” is set to the facial expression parameter I (SS158 → SS159). If the specified facial expression type is “excitement / anger”, “3” is set to facial expression parameter I (SS160 → SS161).

そして、SS162では、前回取得された表情パラメータの値I’を読み出してその変化値ΔNを演算し、SS163で、該値を変化カウンタNに加算する。以上の処理を、定められたサンプリング期間が満了するまで繰り返す(SS164→SS152)。サンプリング期間が満了すればSS165へ進み、表情パラメータIの平均値I(整数化する)を演算して、その表情値に対応する精神状態として判定を行なうことができる。また、変化カウンタNの値が大きいほど表情の変化が大きいと捕らえることができ、例えばNの値に閾値を設けて、表情変化をNの値から「変化小(−)」、「増」、「微増」及び「急増」として判定することができる。   In SS162, the previously acquired facial expression parameter value I 'is read and the change value ΔN is calculated. In SS163, the value is added to the change counter N. The above processing is repeated until a predetermined sampling period expires (SS164 → SS152). When the sampling period expires, the process proceeds to SS165, where the average value I (which is converted into an integer) of the facial expression parameter I is calculated, and the mental state corresponding to the facial expression value can be determined. Further, the larger the value of the change counter N, the greater the change in facial expression. For example, by setting a threshold value for the value of N, the expression change is changed from the value of N to “change small (−)”, “increase”, It can be determined as “slight increase” and “rapid increase”.

一方、図54は、体温波形解析処理のフローチャートの一例を示すものであり、サンプリングルーチンでは、一定時間間隔で定められたサンプリングタイミングが到来する毎に、赤外線センサ519により検出される体温値をサンプリングし、波形記録する。そして、波形解析ルーチンでは、SS53にて直近の一定期間にサンプリングされた体温値を波形として取得し、SS54で該波形に周知の高速フーリエ変換処理を行なって周波数スペクトラムを求め、SS55で、そのスペクトラムの中心周波数(あるいはピーク周波数)fを演算する。また、SS56では、図53に示すように、波形を一定数の区間σ1,σ2‥に分割し、SS57で区間別の体温平均値を演算する。そして、区間毎に、平均体温値を波形中心線として、積分振幅A1,A2‥(中心線を基準とした波形変位の絶対値を積分し、その積分値を区間幅σ1,σ2‥で除した値である)を演算する。そして、SS59では、各区間の積分振幅Aを平均し、波形振幅の代表値として決定する。   On the other hand, FIG. 54 shows an example of a flow chart of the body temperature waveform analysis process. In the sampling routine, the body temperature value detected by the infrared sensor 519 is sampled every time the sampling timing set at a constant time interval comes. And record the waveform. In the waveform analysis routine, a body temperature value sampled in the latest fixed period is acquired as a waveform at SS53, a known fast Fourier transform process is performed on the waveform at SS54, and a frequency spectrum is obtained. The center frequency (or peak frequency) f is calculated. Further, in SS56, as shown in FIG. 53, the waveform is divided into a fixed number of sections σ1, σ2,... Then, for each section, with the average body temperature value as the waveform center line, the integral amplitudes A1, A2,... Value). In SS59, the integral amplitude A in each section is averaged and determined as a representative value of the waveform amplitude.

なお、以下の処理も含め、波形取得のための情報サンプリングプログラムは、シーンが特定できた場合に、そのシーンに関係する生体状態検出部についてのみ、一定の時間間隔で起動されるようにスケジュール管理される。また、図面中には表れていないが、サンプリングの繰り返しについては、無制限に続くわけではなく、上記のごとく波形解析に必要なサンプリング数が得られるように定められた前述のサンプリング期間が満了すれば繰り返しが打ち切られる。   Note that the information sampling program for waveform acquisition, including the following processing, manages the schedule so that when a scene can be identified, only the biological state detection unit related to the scene is activated at regular time intervals. Is done. Further, although not shown in the drawing, the repetition of sampling does not continue indefinitely. The repetition is aborted.

SS60では、周波数fが上限基準値fu0より大きくなっているかどうかを調べ、大きくなっていれば監視中の体温変化が「急」であると判定する。また、SS62では、周波数fが下限基準値fL0(>fu0)より小さくなっているかどうかを調べ、小さくなっていれば監視中の体温変化が「緩」であると判定する。また、fu0≧f≧fL0ならばSS64に進み、監視中の体温変化は「標準」であると判定する。次に、SS65に進み、積分振幅A(平均値)を基準値A0と比較する。A>A0であれば、監視中の平均体温レベルは「変動」状態にあると判定する。また、A≦A0であれば、監視中の平均体温レベルは「維持(安定)」状態にあると判定する。   In SS60, it is checked whether or not the frequency f is larger than the upper limit reference value fu0. In SS62, it is checked whether the frequency f is smaller than the lower limit reference value fL0 (> fu0). If it is smaller, it is determined that the body temperature change being monitored is “slow”. If fu0 ≧ f ≧ fL0, the process proceeds to SS64, and the body temperature change being monitored is determined to be “standard”. Next, proceeding to SS65, the integrated amplitude A (average value) is compared with the reference value A0. If A> A0, it is determined that the average body temperature level being monitored is in the “variation” state. If A ≦ A0, it is determined that the average body temperature level being monitored is in the “maintenance (stable)” state.

このようにして得られた生体状態パラメータの時間的変化に係る判定結果を用いて、ユーザーの具体的な精神/肉体状態の判定(推定)が行なわれる。具体的には、記憶装置535内には、図51に示すように、ユーザーの判定すべき精神的状態又は肉体的状態である複数の被推定状態と、個々の被推定状態が成立していると判定するための、複数の生体状態変化検出部がそれぞれ検出しているべき生体状態パラメータの時間的変化状態の組み合わせとを対応付けて記憶した判定テーブル601が記憶されている。   The determination (estimation) of the specific mental / physical state of the user is performed using the determination result relating to the temporal change of the biological condition parameter obtained in this way. Specifically, in the storage device 535, as shown in FIG. 51, a plurality of estimated states that are mental states or physical states to be determined by the user and individual estimated states are established. Is stored in association with a combination of temporal change states of biological state parameters that should be detected by each of the plurality of biological state change detection units.

本実施形態では、被推定状態として、「集中力散漫」、「体調不良」及び「興奮状態」が定められている。具体的には、「体調不良」が複数レベル、ここでは「軽度体調不良」と「重度体調不良」との2レベルに分割され、計4つの基本被推定状態が定められている。なお、「集中力散漫」及び「興奮状態」についても、よりきめ細かい精神/体調状態の推定を行なうために、これを複数レベルに分けて定めることが可能である。なお、本実施形態では、上記の基本被推定状態に対し、肉体状態系のものと精神状態系のもの(「集中力散漫」あるいは「興奮状態」)との複合状態についても、生体状態パラメータの時間的変化状態の組み合わせが独自に定められ、これらの複合状態の推定精度向上を図っている。   In this embodiment, “diffused concentration”, “bad physical condition”, and “excited state” are defined as the estimated states. Specifically, “physical condition” is divided into a plurality of levels, here, “mild physical condition” and “severe physical condition”, and four basic estimated states are defined. It should be noted that “concentration distraction” and “excited state” can be divided into a plurality of levels in order to estimate a more detailed mental / physical state. In the present embodiment, in addition to the above-mentioned basic estimated state, the biological state parameter of the combined state of the physical state system and the mental state system (“concentration distraction” or “excited state”) is also used. Combinations of temporally changing states are uniquely determined to improve the estimation accuracy of these composite states.

生体状態パラメータとしては、この後のシーンで使用するものも含め、「血圧」、「体温」、「皮膚抵抗」、「表情」、「姿勢」、「視線」、「瞳孔(寸法)」及び「操舵」の各パラメータが網羅されている。同じパラメータであっても、使用するセンサあるいはカメラはシーンに応じて、目的とする生体状態パラメータの取得に有利なものが適宜選択される。   As biological condition parameters, including those used in subsequent scenes, “blood pressure”, “body temperature”, “skin resistance”, “expression”, “posture”, “line of sight”, “pupil (dimension)” and “ Each parameter of “steering” is covered. Even for the same parameter, the sensor or camera to be used is appropriately selected according to the scene, which is advantageous for obtaining the target biological condition parameter.

前述のごとく、この接近シーンでは、車外用カメラ518によるユーザーの表情と、赤外線センサ519によるユーザーの体温が生体状態パラメータとして採用可能である。判定テーブル601によると、集中力散漫のときは表情の変化が急増し、体調不良や興奮状態の場合も表情の変化は増加する傾向にある。いずれも正常時とは異なる状態であることは識別できるが、個々の精神/体調状態を詳細に識別することは難しい。他方、体温の状態について見れば、集中力散漫のときは特に大きな変化がない(つまり、正常時とほぼおなじ)のに対し、体調不良時は緩やかな変化を示し、興奮状態の場合は非常に急激な変化を呈する。従って、この両者を組み合わせれば、「集中力散漫」、「体調不良」及び「興奮状態」を互いに識別することが可能となる。   As described above, in this approach scene, the user's facial expression by the external camera 518 and the user's body temperature by the infrared sensor 519 can be adopted as the biological condition parameters. According to the determination table 601, the change in facial expression increases rapidly when concentration is distracted, and the change in facial expression also tends to increase in the case of poor physical condition or excitement. Each can be identified as being in a state different from the normal state, but it is difficult to identify individual mental / physical conditions in detail. On the other hand, when looking at the body temperature, there is no significant change when the concentration is dissipated (that is, almost the same as normal), but it shows a gradual change when the physical condition is poor, and very much when the person is excited. Exhibits rapid changes. Therefore, by combining these two, it becomes possible to distinguish “distraction concentration”, “bad physical condition” and “excited state” from each other.

この場合の処理を図66に示している。基本的には、複数(ここでは、表情と体温の2つ)の生体状態パラメータについて判定テーブル上のマスター情報と照合し、照合一致した組み合わせに対応する被推定状態を現在成立している被推定状態として特定する処理となる。すなわち、SS501〜SS508では、図54〜図57、図60〜図62あるいは図64、65の各フローチャートに示す解析処理による、各生体状態パラメータの時間的変化にかかる判定結果(例えば、「急減」や「増加」など)をリードする。SS509では、各被推定状態が成立していると判定するためには、判定テーブル601における個々の生体状態パラメータがどのような変化傾向を示していればよいかを表すマスター情報と、上記判定結果とを照合し、マスター情報と判定結果とが一致した被推定状態の照合カウンタをインクリメントする。この場合、例えば、全ての生体状態パラメータについて、マスター情報と判定結果とが一致した被推定状態のみを採用する処理としてもよいが、参照する生体状態パラメータが多い場合は、マスター情報と判定結果とが全ての生体状態パラメータについて一致するのが稀となり、ユーザーの肉体状態あるいは精神状態の推定を柔軟に行なうことができなくなる。従って、照合カウンタの得点を「一致度」とみなして、最も得点の高いもの、つまり一致度の最も高いものを、被推定状態として確定させる方法が有効である(SS510)。   The processing in this case is shown in FIG. Basically, a plurality of (in this case, facial expression and body temperature) biological condition parameters are collated with master information on the determination table, and an estimated state corresponding to a matching combination is currently established. The process is specified as a state. That is, in SS501 to SS508, a determination result (for example, “sudden decrease”) associated with the temporal change of each biological condition parameter by the analysis processing shown in the flowcharts of FIGS. Or “increase”). In SS509, in order to determine that each estimated state is established, master information indicating what change tendency each biological condition parameter in the determination table 601 should indicate, and the above determination result And the collation counter of the estimated state in which the master information matches the determination result is incremented. In this case, for example, for all biological condition parameters, only the estimated state in which the master information matches the determination result may be used. However, when there are many biological condition parameters to be referred to, the master information and the determination result Rarely match for all the biological condition parameters, and the user's physical condition or mental condition cannot be estimated flexibly. Therefore, it is effective to consider the score of the collation counter as the “matching degree” and determine the highest score, that is, the highest matching score as the estimated state (SS510).

なお、照合カウンタへの加算は、マスター情報と判定結果とが完全に一致した場合にのみ行なうようにしてもよいが、完全一致せずとも、定められた範囲内で近接した結果が得られた場合は、完全一致の場合よりも低い得点に制限しつつ、これを照合カウンタへ加算するようにしてもよい。例えば、マスター情報が「急増」となっている場合、判定結果も「急増」であれば3点を、「増」の場合は2点を、「微増」の場合は1点を加算する方式を例示できる。   The addition to the collation counter may be performed only when the master information and the determination result completely match. However, even if the master information and the determination result do not completely match, a result that is close within a predetermined range is obtained. In this case, the score may be added to the verification counter while limiting to a lower score than in the case of perfect match. For example, when the master information is “rapid increase”, if the determination result is also “rapid increase”, 3 points are added, 2 points are added for “increased”, and 1 point is added for “slight increase”. It can be illustrated.

次に、乗り込みシーンSCN2でのもてなし処理は、基本的に上記接近シーンSCN1での処理の延長として実施可能である(図2、OBJ121,OBJ221)。すなわち、ユーザーが自動車に乗り込み、着座センサ520がユーザーを検出すれば、もてなし実行制御部3は携帯電話1に演奏停止の指令を無線送信する。携帯電話1でのもてなし動作はこれで終了する。一方、不安/緊張解消ジャンルST3のもてなしのテーマについては、「車内を快適にして欲しい」(OBJ321:例えば事前のエアコン作動などにより車内を適温に保つなど)のほか、「自動車に乗り込む際の安全確保、トラブル回避」(OBJ322)がある。これは、図1の床下ランプ512による足元照明のほか、図41のドアアシスト機構541による障害物とドアとの衝突抑制モード機能によって達成できる。   Next, the hospitality process in the boarding scene SCN2 can be basically implemented as an extension of the process in the approach scene SCN1 (FIG. 2, OBJ121, OBJ221). That is, when the user gets into the car and the seating sensor 520 detects the user, the hospitality execution control unit 3 wirelessly transmits a performance stop command to the mobile phone 1. This completes the hospitality operation on the mobile phone 1. On the other hand, as for the theme of hospitality in the anxiety / tension relief genre ST3, “I want you to make the interior comfortable” (OBJ321: for example, keeping the interior at a suitable temperature by operating the air conditioner in advance, etc.) "Securing and trouble avoidance" (OBJ322). This can be achieved not only by the foot illumination by the underfloor lamp 512 of FIG. 1 but also by the obstacle suppression mode function of the obstacle and the door by the door assist mechanism 541 of FIG.

また、体力的負担軽減ジャンルST4のもてなしテーマ「楽に乗り込みたい」(OBJ421)に関しては、ドアアシスト機構541の基本動作により、ドアの開閉操作の負担軽減を図ることができる。ドアアシスト機構541の動作の詳細は説明済なので、ここでは繰り返さない。なお、体調不良状態と推定される場合は、ドアアシスト機構541によるアシスト力を、通常時よりも増強する制御を行なうと、ユーザーへの負担をさらに軽減することができる。図41の構成では、外部操作力と正アシスト力との合計トルクがトルク検出電圧Vstに反映され、これがVref1に近づくように、モータ1010によるドアアシスト駆動がフィードバック制御されるので、体調不良に伴うユーザーのドア開力の減少に伴い、アシスト力も自動的に増大するようになっている。また、体調不良状態と推定される場合にVref1が大きくなるようにこれを変更して、アシスト力を増強させる方式も可能である。この場合、Vref1を決める分圧抵抗の一部を可変とし、体調不良状態と推定される場合に、該分圧抵抗値の変更によりVref1を増加させることが可能である。   Further, regarding the hospitality theme “I want to get into comfortably” (OBJ 421) of the physical burden reduction genre ST4, the door opening / closing operation can be reduced by the basic operation of the door assist mechanism 541. Details of the operation of the door assist mechanism 541 have been described, and will not be repeated here. When it is estimated that the physical condition is poor, the burden on the user can be further reduced by controlling the assist force by the door assist mechanism 541 to be higher than normal. In the configuration of FIG. 41, the total torque of the external operating force and the positive assist force is reflected in the torque detection voltage Vst, and the door assist drive by the motor 1010 is feedback-controlled so that this approximates Vref1, which is accompanied by poor physical condition. As the user's door opening force decreases, the assist force automatically increases. Also, a method of increasing the assist force by changing this so that Vref1 increases when it is estimated that the state of poor physical condition is possible is also possible. In this case, when a part of the voltage dividing resistor that determines Vref1 is made variable and it is estimated that the physical condition is poor, it is possible to increase Vref1 by changing the voltage dividing resistance value.

また、テーマ「楽に荷物を積みたい」(OBJ422)では、例えば車外用カメラ518にて、ユーザーが大きな手荷物を抱えている場合やユーザーが体調不良と推定される場合に、ユーザーのドア開操作をアシストするのではなく、一定位置まで自動でドアを開き、ドアの操作そのものを不要にして、手荷物の積み込みを助ける。また、トランクルームの位置を知らせたり、そのカバーの開動作を自動で行って、積み込みを補助する動作も有効である。   In addition, in the theme “I want to load my baggage easily” (OBJ422), for example, when the user has a large baggage or the user is estimated to be unwell with the vehicle camera 518, the user can open the door. Instead of assisting, it automatically opens the door to a certain position and eliminates the need to operate the door itself, helping to load baggage. It is also effective to assist loading by informing the position of the trunk room or automatically opening the cover.

次に、準備シーンSCN3及び運転/滞在シーンSCN4にうつる。期待/盛り上げジャンルST1及びリラックス/安らぎジャンルST2の各テーマ(OBJ131,OBJ141及びOBJ231、OBJ241)においては、接近シーンSCN1及び乗り込みシーンSCN2から実行されている車内照明511の作動、及び車内のカーオーディオシステム515の演奏を、引き続き継続する処理が中心となる(ただし、シーンに適合した照明色/パターンや選曲(あるいは音量)への変更は行なう)。準備シーンSCN3では気分を落ち着かせるために、光量を落とした照明と、図18の爽快系ST3あるいは温和・いやし系SFの選曲とする一方、運転開始時は、運転者を覚醒させてメリハリを付けるために照明光量を上げ、盛り上げ・活力アップ系AGの選曲に切り替えるなどの動作を例示できる。しかし、前述のごとく、精神状態や肉体状態の異常が推定される場合には、接近シーンと同様に、これを考慮した照明駆動パターンや音楽選曲が優先される。   Next, the preparation scene SCN3 and the driving / staying scene SCN4 are entered. In each theme (OBJ131, OBJ141 and OBJ231, OBJ241) of the expectation / excitement genre ST1 and the relaxation / relaxation genre ST2, the operation of the interior lighting 511 executed from the approaching scene SCN1 and the boarding scene SCN2, and the car audio system in the car The process of continuing the performance of 515 is mainly performed (however, the lighting color / pattern and the music selection (or volume) adapted to the scene are changed). In preparation scene SCN3, in order to calm down, lighting with reduced light intensity and exhilarating system ST3 or mild / healing SF selection in FIG. Therefore, an operation such as increasing the amount of illumination light and switching to the music selection of energizing / energizing AG can be exemplified. However, as described above, when an abnormality in the mental state or the physical state is estimated, the lighting drive pattern and music selection considering this are given priority as in the approaching scene.

図9は、期待/盛り上げジャンルST1のテーマOBJ141,OBJ142に係る機能選択テーブル371の設定例を示しており、車外照明(夜間のみ5、昼間は0(非動作))、車内照明、パワーウィンドウの閉動作、ノイズキャンセラ、カーオーディオシステム、及びDVDプレーヤーなどの映像出力装置などがもてなし動作部として選択されている。車内の騒音レベル低減に関しては、パワーウィンドウの閉動作のよる窓の締め切りのほか、図44及び図45に示したノイズキャンセラ1001Bの作動もこれに大きく寄与している。既に説明したごとく、このノイズキャンセラ1001Bは、適応フィルタの設定により、カーオーディオシステム515や、車内の会話、あるいは注意ないし危険認識すべき必要車外音(強調音)など、指定された必要音を残す形でそれ以外の騒音成分だけを打ち消すようにしてあるから、より静寂な環境で音楽を聞くことができ、また、必要車外音を聞き漏らしたりすることもない。また、図67に示すように、体調不良時には、指定された必要音(警告音/重要音)を残して、オーディオ出力に対し低音域を主体としたイコライジングを行なうことにより、効果を挙げることができる。   FIG. 9 shows a setting example of the function selection table 371 related to themes OBJ141 and OBJ142 of the expectation / excitement genre ST1, and includes vehicle exterior lighting (5 only at night, 0 during the day (non-operation)), interior lighting, and power window. A closing operation, a noise canceller, a car audio system, and a video output device such as a DVD player are selected as the hospitality operation unit. Regarding the reduction of the noise level in the vehicle, the operation of the noise canceller 1001B shown in FIGS. 44 and 45 contributes greatly to the deadline of the window due to the closing operation of the power window. As described above, the noise canceller 1001B leaves the specified necessary sound such as the car audio system 515, in-car conversation, or the necessary outside sound (emphasis sound) to be recognized as caution or danger by setting the adaptive filter. Because other noise components are canceled out, the music can be heard in a quieter environment, and the necessary outside sound is not missed. In addition, as shown in FIG. 67, in the case of poor physical condition, the specified necessary sound (warning sound / important sound) is left, and equalizing mainly for the low frequency range is performed on the audio output, thereby providing an effect. it can.

また、制御適性値設定テーブル371aにおいては、車内照明レベルと楽音レベルとを比較的高く設定してある。もともと騒々しい環境を好む若者等をターゲットにする場合、風切り音などの車内騒音も、車の雰囲気作りに貢献する場合があるし、適応フィルタによる必要車外音のピックアップに関しては多かれ少なかれ限界もあることから、車内の楽音レベルを高めに設定するのに合せ、騒音レベル(数値が高いほど静寂であることを示す)の低減程度は幾分抑制されている。なお、楽音レベルの設定値への制御は、図1の音圧センサ540の検出レベルが目標値に近づくよう、カーオーディオシステム515の出力ボリュームを調整することで実施できる。他方、騒音レベルの設定値への制御は、図44のエラー検出マイク2012が検出する消し残し騒音成分の目標値レベルをゼロではなく、残したい騒音レベルを示す有限値に設定することで実施できる。   In the control suitability value setting table 371a, the interior lighting level and the musical sound level are set relatively high. When targeting young people who originally prefer a noisy environment, noise in the car, such as wind noise, may contribute to the creation of the car's atmosphere, and there are more or less limitations with regard to picking up the necessary outside sound with an adaptive filter. Therefore, as the musical tone level in the vehicle is set higher, the reduction level of the noise level (the higher the numerical value indicates quieter) is somewhat suppressed. Note that the control of the musical sound level to the set value can be performed by adjusting the output volume of the car audio system 515 so that the detection level of the sound pressure sensor 540 in FIG. 1 approaches the target value. On the other hand, the control of the noise level to the set value can be performed by setting the target value level of the unerased noise component detected by the error detection microphone 2012 in FIG. 44 to a finite value indicating the desired noise level instead of zero. .

図10は、リラックス/安らぎジャンルST2の各テーマOBJ241,OBJ242に係る機能選択テーブル371の設定例を示している。もてなし動作部の選択内容は期待/盛り上げジャンルST1と同じであるが、照明レベルと楽音レベルは期待/盛り上げジャンルST1よりも低く設定され、逆に騒音レベル低減程度は高められている。前述のごとく、体調不良時あるいは興奮状態時のクールダウン用の演出としても効果がある。   FIG. 10 shows a setting example of the function selection table 371 related to the themes OBJ241 and OBJ242 of the relaxation / relaxation genre ST2. The selection content of the hospitality operation unit is the same as that of the expectation / excitement genre ST1, but the illumination level and the musical sound level are set lower than the expectation / excitement genre ST1, and conversely, the degree of noise level reduction is increased. As described above, it is also effective as an effect for cool-down in poor physical condition or in an excited state.

なお、接近シーンSCN1及び乗り込みシーンSCN2での音楽演奏がMIDIによるものであった場合、本格的に音楽を楽しむにはMIDIではいささか味気ないので、MPEG3曲データベース515c(図17)を用いた演奏に切り替える。この場合、もてなし意思決定部2(図1)は、ユーザーの性格種別に対応した音楽ソースデータを選ぶようにする。   If the music performance in the approaching scene SCN1 and the boarding scene SCN2 is based on MIDI, it is not easy to use MIDI to enjoy music in earnest. Therefore, the performance using the MPEG3 music database 515c (FIG. 17) is used. Switch. In this case, the hospitality decision making unit 2 (FIG. 1) selects music source data corresponding to the personality type of the user.

ただし、もてなし意思決定部2が自動選択した曲が気に入らなければ、ユーザーは操作部515dからの入力により、いつでも好きな曲に演奏を切り替えることができる。ユーザーが自身で選曲した場合は、図20に示すように、そのユーザーの特定情報(ユーザー名あるいはユーザーID)と、選曲された音楽ソースデータのIDと、前述のもてなし参照データRD(性格種別コード、年齢コード、性別コード、ジャンルコード及び曲モードコード)とが互いに対応付けられた形で、選曲実績記憶部403(図1の記憶装置535内に形成されている)に記憶される。本実施形態では、選曲の日時、ユーザーの性別及び年齢も合せて記憶されている。   However, if the user does not like the song automatically selected by the hospitality decision-making unit 2, the user can switch the performance to a favorite song at any time by an input from the operation unit 515d. When the user selects the music by himself / herself, as shown in FIG. 20, the specific information (user name or user ID) of the user, the ID of the selected music source data, and the aforementioned hospitality reference data RD (personality type code) , Age code, gender code, genre code, and music mode code) are stored in the music selection record storage unit 403 (formed in the storage device 535 in FIG. 1) in association with each other. In this embodiment, the date and time of music selection, the user's sex and age are also stored.

選曲実績記憶部403には、図21に示すように、ユーザー別に、その選曲実績の統計情報404が作成される。この統計情報404では、選曲データが、性格種別コード別(SKC)にカウントされ、どの性格種別の曲が最も多く選曲されたかが数値パラメータとして特定される。最も単純な処理としては、選曲頻度が最も高い性格種別を、そのユーザーの性格として特定することが可能である。例えば、統計情報404に蓄積されている選曲実績数が一定レベルに到達すれば、例えばユーザー入力により初期設定された性格種別を、統計情報404から上記のごとく導かれた性格種別と置き換えるようにすればよい。   As shown in FIG. 21, in the music selection record storage unit 403, statistical information 404 of the music selection record is created for each user. In this statistical information 404, the music selection data is counted for each personality type code (SKC), and which personality type of music is selected most frequently is specified as a numerical parameter. As the simplest process, it is possible to specify the personality type having the highest frequency of music selection as the personality of the user. For example, if the number of music selections accumulated in the statistical information 404 reaches a certain level, for example, the personality type initially set by user input is replaced with the personality type derived from the statistical information 404 as described above. That's fine.

ところで、ユーザーの性格の分類は実際にはもっと複雑なものであり、音楽の好みも、一律に同じ性格種別に押し込めてしまえるほど単純ではない。また、そのユーザーが置かれている生活環境(充実しているか、ストレスがたまっているか、など)によっても短期的には変動しやすいことがある。この場合は、音楽の嗜好も変動し、その統計から導かれる性格種別も変化することがあってもおかしくない。この場合、図21に示すように、無制限に遡って選曲実績の統計を取るのではなく、直近の一定期間(例えば1ヶ月〜6ヶ月)に限定して選曲実績の統計情報404を作成すれば、性格種別の短期的な変動を統計結果に反映することができ、音楽によるもてなし内容をユーザーの状態に合せて臨機応変に変更できる。   By the way, the classification of personality of users is actually more complicated, and the taste of music is not so simple that it can be uniformly pushed into the same personality type. Also, it may easily fluctuate in the short term depending on the living environment in which the user is located (whether it is fulfilling or stress is accumulated). In this case, it is not strange that the taste of music fluctuates and the personality type derived from the statistics may change. In this case, as shown in FIG. 21, instead of taking the statistics of the music selection performance retroactively, if the statistical information 404 of the music selection performance is created only for the most recent fixed period (for example, 1 month to 6 months). In addition, short-term fluctuations in personality types can be reflected in the statistical results, and the hospitality content by music can be changed flexibly according to the user's condition.

また、同じユーザーであっても、いつも同じ性格種別の音楽を選ぶとは限らず、他の性格種別の音楽にもまたがって選曲されることもありえる。この場合、選曲頻度が最も高い性格種別のみから選曲していたのでは、ユーザーの気分転換を図る上では、必ずしも望ましくない状況も生じえる。そこで、各性格種別に割り振る選曲確率期待値を、統計情報404が示す選曲頻度に応じて割り振り、その期待値に応じて重み付けされた形で、各性格種別からランダムに選曲する方式を採用することもできる。このようにすると、ユーザーが多かれ少なかれ興味を示す(つまり選曲された)音楽ソースについては、複数の性格種別にまたがる形で選曲頻度の高いものから優先的に選曲され、時折は自分の性格種別以外の音楽によるもてなしを受けることも可能となり、よい気分転換になる。具体的には、一定個数の乱数値からなる乱数表を記憶しておき、各性格種別に割り振る乱数値の個数を、上記選曲頻度に比例して配分する。次いで、周知の乱数発生アルゴリズムにより乱数を発生させ、得られた乱数値が、どの性格種別に割り振られた乱数値であるかを照合することで、選択すべき性格種別を特定することが可能となる。   In addition, even the same user does not always select music of the same personality type, and may be selected across music of other personality types. In this case, if the music is selected only from the personality type having the highest frequency of music selection, a situation that is not always desirable for the user to change their mood may occur. Therefore, the music selection probability expected value to be assigned to each personality type is assigned according to the music selection frequency indicated by the statistical information 404, and a method of randomly selecting music from each personality type in a weighted form according to the expected value is adopted. You can also. In this way, music sources that are more or less interested (ie, selected music) are preferentially selected from those with a high frequency of music selection across multiple personality types, sometimes other than your personality type You will be able to receive hospitality with the music of this, which will make you feel better. Specifically, a random number table composed of a certain number of random values is stored, and the number of random values assigned to each personality type is distributed in proportion to the music selection frequency. Next, it is possible to specify a personality type to be selected by generating a random number using a known random number generation algorithm and collating which personality type the obtained random number value is a random value assigned to. Become.

なお、統計情報404では、音楽のジャンル別(JC)、年齢別(AC)及び性別(SC)による選曲頻度もカウントされており、性格種別の場合の上記方式と同様にして、選曲頻度の高いジャンル、年齢層あるいは性別に属する音楽ソースデータを、優先的に選曲するように構成できる。このようにすると、ユーザーの嗜好によりマッチしたもてなし選曲を行なうことが可能となる。なお、一つの音楽ソースデータに、複数の性格種別を割り振ることも可能である。   In the statistical information 404, the frequency of music selection by music genre (JC), age (AC) and gender (SC) is also counted, and the frequency of music selection is high in the same manner as in the case of the personality type. The music source data belonging to the genre, age group or gender can be configured to be preferentially selected. If it does in this way, it will become possible to perform the hospitality music selection which matched by user's preference. A plurality of personality types can be assigned to one music source data.

図30は、その処理の一例を示すフローチャートである。図21のように性格種別毎の選曲頻度統計が得られた場合、図30の下に示すように、乱数表上の乱数値を各性格種別に対し、個々の選曲頻度に比例して配分する。次いで、フローチャートのS108にて、任意の乱数値を1個発生させ、乱数表上にて、その取得された乱数値に対応する性格種別コードを選ぶ。次いで、S109では、図19の点灯制御データ群から、その性格コードに対応したものを選択する。そして、S110では、取得した性格種別コードに対応する音楽ソースデータのうち、図21にて最も選曲頻度の高いジャンル、年齢層及び性別に該当する音楽ソースデータを全て抽出する(もちろん、ここでも性格種別の決定時と同様、各ジャンル、年齢層及び性別毎の頻度に応じた乱数比例配分により、選曲に係るジャンル、年齢層及び性別を選択するようにしてもよい)。抽出された音楽ソースデータが複数ある場合は、S111のように、その中の1つの音楽ソースデータIDを乱数により1つ選択するようにしてもよいし、音楽ソースデータの一覧表をモニター536(図1)示して、操作部515d(図17)によりユーザーにマニュアル選択させるようにしてもよい。こうして、選択された点灯制御データに従い、ユーザーにより運転中(もしくはユーザーが滞在中)の自動車内の照明装置の点灯制御が実施され、また、選択された音楽ソースデータによる音楽演奏がカーオーディオシステムにてなされる。   FIG. 30 is a flowchart showing an example of the process. When the music selection frequency statistics for each personality type are obtained as shown in FIG. 21, the random number values on the random number table are distributed in proportion to the individual music selection frequency for each personality type as shown in the lower part of FIG. . Next, in S108 of the flowchart, one arbitrary random number value is generated, and a personality type code corresponding to the acquired random number value is selected on the random number table. Next, in S109, the one corresponding to the personality code is selected from the lighting control data group of FIG. In S110, the music source data corresponding to the genre, age group, and gender with the highest frequency of music selection in FIG. 21 are extracted from the music source data corresponding to the acquired personality type code (of course, the personality is also used here). As in the case of determining the type, the genre, age group, and gender related to the music selection may be selected by proportional distribution of random numbers according to the frequency for each genre, age group, and gender). When there are a plurality of extracted music source data, one music source data ID among them may be selected by random numbers as in S111, or a list of music source data may be displayed on the monitor 536 ( As shown in FIG. 1, the user may manually select the operation unit 515 d (FIG. 17). Thus, the lighting control of the lighting device in the automobile that is being driven (or the user is staying) is performed according to the selected lighting control data, and the music performance by the selected music source data is transmitted to the car audio system. It is done.

以下、準備シーンSCN3及び運転/滞在シーンSCN4に割り振られている他のもてなしテーマについて説明する。テーマ「目的地/道中の様子が知りたい」は、上記両シーンにまたがって設定されているテーマであり、例えば準備シーンSCN3側(OBJ331)では、図12の機能選択テーブル372に示すように、自動車側GPS533とカーナビ534とがもてなし動作部として選択され、目的地の設定に伴い、現地や道中の様子を、無線通信ネットワークを介して取得し、カーナビ534のモニタ上に表示するもてなし動作が行われる。   Hereinafter, other hospitality themes assigned to the preparation scene SCN3 and the driving / staying scene SCN4 will be described. The theme “I want to know the state of my destination / way” is a theme that is set across both scenes. For example, on the preparation scene SCN3 side (OBJ331), as shown in the function selection table 372 of FIG. The vehicle-side GPS 533 and the car navigation system 534 are selected as the hospitality operation unit, and when the destination is set, the on-site and road conditions are acquired via the wireless communication network, and the hospitality operation is performed on the monitor of the car navigation system 534. Is called.

運転/滞在シーンにおいては、ユーザーの性格種別を、音楽ソースの選曲実績以外の情報を用いる形でも推定することができる。例えば、ユーザー毎の運転実績データを蓄積し、その運転実績データの解析結果に基づいてユーザーの性格種別を特定することができる。以下、その具体例について説明する。図22に示すように、ユーザーが運転中にストレスを感じたときに行ないやすい操作をストレス反映操作として予め定めておき、そのストレス反映操作を対応する検出部で検出し、その検出結果をストレス反映操作統計記憶部405(図1:記憶部535内)に記憶・蓄積する。そして、その蓄積結果に基づいて、ユーザーの性格種別を推定する。以下に説明する実施形態は、自動車の運転上好ましくない性格要素による影響を、如何に抑制するかに主眼をおいたものである。   In the driving / staying scene, the user's personality type can be estimated by using information other than the music selection performance of the music source. For example, driving performance data for each user can be accumulated, and the personality type of the user can be specified based on the analysis result of the driving performance data. Specific examples thereof will be described below. As shown in FIG. 22, an operation that is easily performed when the user feels stress during driving is determined in advance as a stress reflection operation, the corresponding stress reflection operation is detected by a corresponding detection unit, and the detection result is reflected in the stress. Store / accumulate in the operation statistics storage unit 405 (FIG. 1: in the storage unit 535). Based on the accumulation result, the personality type of the user is estimated. The embodiment described below focuses on how to suppress the influence of personality factors that are undesirable in driving a car.

ストレス反映操作は、本実施形態では、ホーン操作(いらいらしてやたらにクラクションを鳴らす)、ブレーキ回数(車間等を詰めすぎて、やたらにブレーキを踏む)、車線変更回数(前の車を追い越そうと、頻繁に車線を変える:ウィンカーの操作+ウィンカーが操作された後のハンドル操作角度で検出できる(ハンドル操作角度が一定以下であれば、車線変更とみなす))が選定され、ホーンスイッチ502a、ブレーキセンサ530、ウィンカースイッチ502W、加速度センサ532がストレス反映操作検出部として機能する。各操作が発生する毎に、ストレス反映操作統計記憶部405内の対応するカウンターがカウントアップし、その回数が記録される。これらの操作は、「危険運転」への指向を反映したものであるともいえる。   In this embodiment, the stress reflection operation is a horn operation (i.e., irritates a horn), the number of times of braking (too much space between the cars, etc., and the brakes are stepped on), and the number of lane changes (pass the previous car) The lane is frequently changed: winker operation + steering wheel operation angle after the winker operation is detected (if the steering wheel operation angle is below a certain level, the lane change is considered)), and the horn switch 502a, The brake sensor 530, the blinker switch 502W, and the acceleration sensor 532 function as a stress reflection operation detection unit. As each operation occurs, the corresponding counter in the stress reflecting operation statistics storage unit 405 counts up and the number of times is recorded. It can be said that these operations reflect the orientation toward “dangerous driving”.

また、走行中の車速が車速センサ531により検出され、加速度が加速度センサ532により検出され、平均速度V及び平均加速度Aが算出されてストレス反映操作統計記憶部405内に記憶される。平均加速度Aは、増加方向の一定レベル以上の加速度が検出されている期間に限って平均値が取られ、加速度変動の少ない低速走行時期間は、平均値算出に組み入れられない。このようにすることで、該平均加速度Aの値は、追い越し等に伴いやたらにアクセルを踏み込んだり、あるいは急発進したりすることを好むか否かを反映した値となる。また、車速センサ531の出力積分値から走行距離が算出され、ストレス反映操作統計記憶部405内に記憶される。 Further, the traveling vehicle speed is detected by the vehicle speed sensor 531, the acceleration is detected by the acceleration sensor 532, and the average speed V N and the average acceleration AN are calculated and stored in the stress reflecting operation statistics storage unit 405. Average acceleration A N is the average value only during a period in which a certain level or higher acceleration increasing direction is detected is taken, less low speeds during periods of acceleration variations are not incorporated into the average value calculation. By doing so, the value of the average acceleration A N is a value that reflects whether prefer or profusely in Dari depresses the accelerator, or sudden acceleration due to overtake the like. Further, the travel distance is calculated from the output integrated value of the vehicle speed sensor 531 and stored in the stress reflection operation statistics storage unit 405.

さらに、上記ストレス反映操作統計は、一般道区間と高速道区間とで別々に作成される(その識別は、カーナビゲーションシステム534からの走行情報を参照することにより可能である)。つまり、高速道路走行時では、スムーズに流れている場合、普通の運転をするユーザーであれば、ホーンを吹鳴したり、ブレーキを踏んだり、車線変更したりする回数は少ないはずなので、これらのストレス反映操作の検出回数は、一般道区間よりも高い重み付けで加算されるべきだからである。また、平均速度や平均加速度は、一般道区間より必然的に高くなるので、上記のように一般道区間と高速道区間とで区別して統計を取ることで、この影響も緩和することができる。   Furthermore, the stress reflection operation statistics are created separately for the general road section and the highway section (the identification is possible by referring to the travel information from the car navigation system 534). In other words, when driving on an expressway, if it is flowing smoothly, users who drive normally should not make a lot of horns, brakes, or lane changes. This is because the number of reflection operations detected should be added with higher weight than the general road section. Further, since the average speed and the average acceleration are inevitably higher than those of the general road section, this influence can be mitigated by taking statistics by distinguishing the general road section and the highway section as described above.

以下に、上記ストレス反映操作統計を用いた性格判定のアルゴリズムの一例を示すが、これに限られるものではない。まず、ホーン回数Nh、ブレーキ回数N、車線変更回数NLCについては、一般道区間(添え字「O」で示している)と高速道区間(添え字「E」で示している)での各値に、それぞれ重み係数αとβ(ただし、α<β:どちらかの係数を1に固定して、他方の係数を相対値表示してもよい)を乗じて加算し、それを走行距離Lで割った値を、換算回数(添え字「Q」で示している)として算出する。他方、平均速度と平均加速度も、同様に一般道区間での値と高速道区間での値を、重み係数を乗じて加算し、換算平均速度及び換算平均加速度として算出する。これらを全て加算した値を、性格推定パラメータΣChとして求め、該ΣChの値に応じて性格推定を行なう。 An example of the personality determination algorithm using the stress reflection operation statistics is shown below, but is not limited thereto. First, the horn number Nh, brake number N B, the lane change frequency N LC, of the general way section (indicated by subscript "O") and fast way section (indicated by subscript "E") Multiply each value by the weighting factors α and β (where α <β: either coefficient may be fixed at 1 and the other coefficient may be displayed as a relative value) The value divided by L is calculated as the number of conversions (indicated by the subscript “Q”). On the other hand, the average speed and the average acceleration are similarly calculated as the converted average speed and the converted average acceleration by adding the values in the general road section and the values in the highway section by multiplying by the weighting factor. A value obtained by adding all of them is obtained as a personality estimation parameter ΣCh, and personality estimation is performed according to the value of the ΣCh.

本実施形態では、ΣChの値の範囲を、予め定められた互いに異なる境界値A1,A2,A3,A4で複数の区間に区切り、そのそれぞれに性格種別を割り振っている。そして、算出されたΣChの値が属する区間に対応付けて、縮小係数δ1、δ2、δ3(いずれも0より大きく1より小)を定めている。これを用いた具体的な性格分析処理の流れの一例を図29に示す。前述のごとく、S101でユーザーを認証し、S202で図20の選曲実績データ403を取得する。そして、S103で、図21の選曲実績の統計情報404を作成する。次に、S104では、図22のストレス反映操作統計記憶部405内に蓄積されている情報(走行実績データ)を読み出し、S105で上記の方法によりΣChの値を算出して、対応する性格種別を特定し、縮小係数δを取得する。S106では、選曲実績の統計情報404で、最も頻度が高い性格種別を特定し、これに縮小係数δを乗じて見かけの頻度を低減する。これにより、例えば「活動的」なユーザーにおいてΣChが高くなるような結果が得られた場合、その「活動的」性格の故にΣChが高くなるような危険運転への指向が高められていることを意味するから、これをあおるような音楽の選曲頻度を、縮小係数δを乗ずることで抑制することができ、安全運転に導くことができる。また、「おとなしい」ユーザーにおいてΣChが低くなるような結果が得られた場合、「おとなしい」に対応する音楽の選曲頻度が縮小係数δを乗ずることで抑制され、活発な音楽の選曲頻度が相対的に増大するから、ユーザーに適度な刺激が与えられ、運転にメリハリを付けることで、安全性を高めることが可能となる。   In the present embodiment, the range of the value of ΣCh is divided into a plurality of sections by predetermined different boundary values A1, A2, A3, and A4, and a personality type is assigned to each of the sections. Then, the reduction coefficients δ1, δ2, and δ3 (all greater than 0 and less than 1) are determined in association with the section to which the calculated ΣCh value belongs. An example of the flow of a specific personality analysis process using this is shown in FIG. As described above, the user is authenticated in S101, and the music selection record data 403 in FIG. 20 is acquired in S202. In step S103, the music selection statistics information 404 shown in FIG. 21 is created. Next, in S104, the information (running performance data) accumulated in the stress reflecting operation statistics storage unit 405 of FIG. 22 is read, and in S105, the value of ΣCh is calculated by the above method, and the corresponding personality type is determined. Specify the reduction factor δ. In S106, the personality type having the highest frequency is specified from the statistical information 404 of the track selection results, and the apparent frequency is reduced by multiplying this by the reduction coefficient δ. As a result, for example, when a result that increases ΣCh is obtained for an “active” user, the direction toward dangerous driving that increases ΣCh is enhanced due to its “active” personality. This means that the frequency of music selection that boosts this can be suppressed by multiplying by the reduction factor δ, leading to safe driving. In addition, when a result that ΣCh is low is obtained for the “adult” user, the music selection frequency corresponding to “adult” is suppressed by multiplying by the reduction factor δ, and the active music selection frequency is relatively Therefore, it is possible to increase the safety by giving a moderate stimulus to the user and sharpening the driving.

次に、運転中においては、性格とは別に、精神状態や体調について考慮する必要がより高くなる。ユーザー(運転者)が運転席に着座している状態では、生体状態パラメータを取得するための生体状態検出部(センサやカメラ類)としてさらに多くのものを採用でき、具体的には、図1の赤外線センサ519、着座センサ520、顔カメラ521、マイクロフォン522、感圧センサ523、血圧センサ524、体温センサ525、アイリスカメラ527及び皮膚抵抗センンサ545を用いることができる。これらの生体状態検出部は、運転中のユーザーの生体反応を様々な角度から捉えることができ、もてなし意思決定部2は、接近シーンでの実施形態にて詳述したのと同様に、それらが検出する生体状態パラメータの時間的変化情報からユーザーの精神状態や体調を推定し、これに適合した形態でもてなし動作を行なう。   Next, during driving, it becomes more necessary to consider mental state and physical condition separately from personality. In the state where the user (driver) is seated in the driver's seat, more biological state detection units (sensors and cameras) for acquiring biological state parameters can be employed. Specifically, FIG. Infrared sensor 519, seating sensor 520, face camera 521, microphone 522, pressure sensor 523, blood pressure sensor 524, body temperature sensor 525, iris camera 527, and skin resistance sensor 545 can be used. These biological state detection units can capture the biological reaction of the user during driving from various angles, and the hospitality decision-making unit 2 is the same as detailed in the embodiment in the approach scene. The mental state and physical condition of the user are estimated from the temporal change information of the detected biological condition parameter, and a hospitality operation is performed in a form adapted to this.

前述と同様、顔の表情の情報は、顔カメラ521により撮影した顔の静止画像から得られ、図34に示すように、その全体(又は部分:例えば目や口)の画像を、種々の心理状態あるいは体調状態におけるマスター画像と比較することで、ユーザーが怒っているのか、平静であるのか、機嫌がよい(例えば楽しくウキウキしている)のか、機嫌が悪い(例えば落胆ないし悲嘆している)のか、あるいは不安ないし緊張にさらされているのか、などを推定することができる。また、ユーザーに固有のマスター画像を使用するのではなく、顔の輪郭、目(あるいはアイリス)、口及び鼻の位置や形状を、全てのユーザーに共通の顔面特徴量として抽出し、その特徴量を、種々の心理状態あるいは体調状態において予め測定・記憶されている標準特徴量と比較して、同様の判定を行なうことができる。なお、上記の顔面特徴量から顔の類型を性格別に分類し、照合することで、ユーザーの性格種別の特定に使用することもできる。   As described above, the facial expression information is obtained from a still image of the face photographed by the face camera 521. As shown in FIG. 34, the whole (or part: for example, eyes and mouth) image is converted into various psychological states. Compared to the master image in physical condition or physical condition, whether the user is angry, calm, in a good mood (for example, fun and excited), in a bad mood (for example, disappointed or sad) Or whether they are exposed to anxiety or tension. Also, instead of using a user-specific master image, the facial contours, eyes (or iris), mouth and nose positions and shapes are extracted as facial feature values common to all users, and the feature values are extracted. Can be compared with standard feature values measured and stored in advance in various psychological states or physical conditions. In addition, it can also be used for specification of a user's personality type by classifying and collating face types according to personality from the above facial feature quantities.

体の動作は、顔カメラ521により撮影したユーザーの動画像(例えば、小刻みに動いたりする、顔をしかめたりするなど)、感圧センサ523の検知状態(例えば頻繁にハンドルから手を離したりする)などの情報に基づき、例えば運転中のユーザーがいらいらしているのか、そうでないのかを判断することができる。   The movement of the body includes a moving image of the user (for example, moving in small steps, frowning, etc.) taken by the face camera 521, a detection state of the pressure sensor 523 (for example, frequently releasing the hand from the handle). ) Or the like, for example, it can be determined whether the driving user is frustrated or not.

体温は、ハンドルに取り付けた体温センサ525や、赤外線センサ519で取得した顔のサーモグラフィーなどの体温検出部により検出・特定できる。図54に示したのと同様のアルゴリズムにより、体温変化の緩急と平均体温レベルの変動/維持を判定できる。なお、ユーザーの平熱を予め登録しておき、その平熱からの温度シフト(特に高温側)を体温検出部により測定することで、より微妙な体温変化ひいてはそれによる細かい感情の動き等も検出することが可能となる。   The body temperature can be detected and specified by a body temperature detection unit such as a body temperature sensor 525 attached to the handle or a thermography of a face acquired by the infrared sensor 519. With the same algorithm as shown in FIG. 54, it is possible to determine whether the body temperature changes rapidly and the average body temperature level changes / maintenance. In addition, by registering the user's normal heat in advance and measuring the temperature shift from that normal temperature (especially on the high temperature side) with the body temperature detection unit, it is possible to detect more subtle changes in body temperature and thus the emotional movement caused by it. Is possible.

図55は、皮膚抵抗変化波形解析処理のフローチャートの一例を示すものであり、サンプリングルーチンでは、一定時間間隔で定められたサンプリングタイミングが到来する毎に、皮膚抵抗センサ545により検出される皮膚抵抗値をサンプリングし、波形記録する。そして、波形解析ルーチンでは、SS103にて直近の一定期間にサンプリングされた皮膚抵抗値を波形として取得し、SS104で該波形に周知の高速フーリエ変換処理を行なって周波数スペクトラムを求め、SS105で、そのスペクトラムの中心周波数(あるいはピーク周波数)fを演算する。また、SS106では、図53に示すように、波形を一定数の区間σ1,σ2‥に分割し、SS107で区間別の皮膚抵抗平均値を演算する。そして、区間毎に、平均皮膚抵抗値を波形中心線として、積分振幅A1,A2‥を演算する。そして、SS109では、各区間の積分振幅Aを時間tに対してプロットし、最小二乗回帰して勾配αを求める。   FIG. 55 shows an example of a flowchart of the skin resistance change waveform analysis process. In the sampling routine, the skin resistance value detected by the skin resistance sensor 545 every time a sampling timing determined at a constant time interval arrives. Is sampled and the waveform is recorded. Then, in the waveform analysis routine, the skin resistance value sampled in the last certain period at SS103 is acquired as a waveform, and the waveform is subjected to a well-known fast Fourier transform process at SS104 to obtain a frequency spectrum, and at SS105, The center frequency (or peak frequency) f of the spectrum is calculated. 53, the waveform is divided into a certain number of sections σ1, σ2,..., And the average skin resistance value for each section is calculated in SS107. Then, integral amplitudes A1, A2,... Are calculated for each section using the average skin resistance value as the waveform center line. In SS109, the integral amplitude A of each section is plotted against time t, and the gradient α is obtained by least squares regression.

SS110では、周波数fが上限基準値fu0より大きくなっているかどうかを調べ、大きくなっていれば監視中の皮膚抵抗変化が「急」であると判定する。また、SS112では、周波数fが下限基準値fL0(>fu0)より小さくなっているかどうかを調べ、小さくなっていれば監視中の皮膚抵抗変化が「緩」であると判定する。また、fu0≧f≧fL0ならばSS114に進み、監視中の皮膚抵抗変化は「標準」であると判定する。次に、SS115に進み、勾配αの絶対値を基準値α0と比較する。|α|≦α0であれば、監視中の平均皮膚抵抗レベルは「一定」状態にあると判定する。また、|α|>α0の場合、αの符号が正であれば監視中の平均皮膚抵抗レベルは「増」状態にあると判定し、負であれば「減」状態にあると判定する。   In SS110, it is checked whether or not the frequency f is higher than the upper limit reference value fu0. If it is larger, it is determined that the skin resistance change being monitored is “sudden”. Further, in SS112, it is checked whether or not the frequency f is smaller than the lower limit reference value fL0 (> fu0), and if it is smaller, it is determined that the skin resistance change being monitored is “slow”. If fu0 ≧ f ≧ fL0, the process proceeds to SS114, and the skin resistance change being monitored is determined to be “standard”. Next, proceeding to SS115, the absolute value of the gradient α is compared with the reference value α0. If | α | ≦ α0, it is determined that the average skin resistance level being monitored is in a “constant” state. In the case of | α |> α0, if the sign of α is positive, it is determined that the average skin resistance level being monitored is in an “increasing” state, and if it is negative, it is determined that it is in a “decreasing” state.

図51に示すように、皮膚抵抗検出値の変化が急で変化の方向が「増」である場合は、精神状態が「集中力散漫」と推定できる。体調不良に関しては、軽度のものは皮膚抵抗の時間的変化にそれ程反映されないが、体調不良が進行すると、皮膚抵抗値の変化が緩やかに増加に転ずるので、「重度体調不良」の推定には有効である。また、皮膚抵抗値は急激に減少する場合は、「興奮(怒り)状態」であることを、かなり高精度に推定することができる。   As shown in FIG. 51, when the change in the detected skin resistance value is abrupt and the direction of the change is “increase”, it can be estimated that the mental state is “diffused concentration”. With regard to poor physical condition, mild ones are not so much reflected in the temporal change in skin resistance, but as the poor physical condition progresses, the change in skin resistance value gradually increases, so it is effective in estimating "severe poor physical condition" It is. When the skin resistance value decreases rapidly, it is possible to estimate the “excited (angry) state” with considerably high accuracy.

次に、図57は、姿勢信号波形解析処理のフローチャートの一例を示すものであり、サンプリングルーチンでは、一定時間間隔で定められたサンプリングタイミングが到来する毎に、図58を用いて説明した姿勢信号値(Vout)をサンプリングし、波形記録するSS201,SS202)。そして、波形解析ルーチンでは、SS203にて直近の一定期間にサンプリングされた姿勢信号値を波形として取得し、SS204で該波形に周知の高速フーリエ変換処理を行なって周波数スペクトラムを求め、SS205で、そのスペクトラムの中心周波数(あるいはピーク周波数)fを演算する。また、SS206では、図53に示すように、波形を一定数の区間σ1,σ2‥に分割し、SS207で区間別の姿勢信号平均値を演算する。そして、区間毎に、平均姿勢信号値を波形中心線として、積分振幅A1,A2‥を演算する。そして、SS209では、各区間の積分振幅Aを平均し、波形振幅の代表値として決定する。また、SS210では、積分振幅Aの分散Σを演算する。 Next, FIG. 57 shows an example of a flowchart of the attitude signal waveform analysis process. In the sampling routine, the attitude signal described with reference to FIG. 58 each time a sampling timing determined at a constant time interval arrives. The value (Vout) is sampled and the waveform is recorded (SS201, SS202). Then, in the waveform analysis routine, the attitude signal value sampled in the latest fixed period in SS203 is acquired as a waveform, and in SS204, a known fast Fourier transform process is performed on the waveform to obtain a frequency spectrum. The center frequency (or peak frequency) f of the spectrum is calculated. Further, in SS 206, as shown in FIG. 53, the waveform is divided into a predetermined number of sections σ1, σ2,... Then, integral amplitudes A1, A2,... Are calculated for each section using the average posture signal value as the waveform center line. In SS209, the integral amplitude A in each section is averaged and determined as a representative value of the waveform amplitude. Further, the SS210, calculates the variance sigma 2 of the integrated amplitudes A.

SS211では、周波数fが上限基準値fu0より大きくなっているかどうかを調べ、大きくなっていれば監視中の姿勢変化速度が「増」であると判定する。また、SS213では、周波数fが下限基準値fL0(>fu0)より小さくなっているかどうかを調べ、小さくなっていれば監視中の姿勢変化速度が「減」であると判定する。また、fu0≧f≧fL0ならばSS215に進み、監視中の姿勢変化速度が「正常」であると判定する。次に、SS216に進み、積分振幅Aの平均値Anの値を予め定められた閾値と比較して、姿勢移動量を「変化小」、「微増」および「急増」のいずれかに判定する(平均値Anが大きいほど、姿勢移動量は増加傾向にある)。また、SS217では、Aの分散Σの値が閾値以上になっている場合は、姿勢移動が増減傾向にあると判定する。 In SS211, it is checked whether or not the frequency f is larger than the upper limit reference value fu0. If it is larger, it is determined that the posture change speed being monitored is “increase”. Further, in SS213, it is checked whether or not the frequency f is smaller than the lower limit reference value fL0 (> fu0). If it is smaller, it is determined that the posture change speed being monitored is “decrease”. If fu0 ≧ f ≧ fL0, the process proceeds to SS215, and it is determined that the posture changing speed being monitored is “normal”. Next, proceeding to SS216, the average value An of the integrated amplitude A is compared with a predetermined threshold value, and the posture movement amount is determined as one of “small change”, “slight increase”, and “rapid increase” ( The larger the average value An, the more the posture movement amount tends to increase). Further, it is determined that the SS217, when the value of the variance sigma 2 of A is greater than or equal to the threshold value, attitude change is in the increasing or decreasing trend.

姿勢の変化は、基本被推定状態(「体調不良」、「集中力散漫」及び「興奮状態」)の相違に応じて顕著に異なる傾向を示すので、それらを相互識別する上で特に有効なパラメータである。正常であれば、運転中のユーザーは適度に姿勢を保ちながら運転に必要な緊張感を持続される。他方、体調不良が生ずると、辛さを和らげようとして時折姿勢を変える仕草が目立つようになり、姿勢移動量は微増傾向となる。しかし、体調不良がさらに進行すると(あるいは、極度の眠気に襲われた場合)、姿勢が不安定になってぐらつくようになり、姿勢移動は増減傾向となる。このときの姿勢移動は、体のコントロールが利かない不安定なものなので、姿勢移動の速度は大幅に減少する。また、集中力が散漫になっている場合も、姿勢移動はだらしなく増減するが、体のコントロールは利く状態であるから、姿勢移動速度はそれほど減少しない点に違いがある。他方、興奮状態にある場合は、落ち着きがなくなったり、いらいらしたりして姿勢移動は急増し、移動速度も大きくなる。   The change in posture shows a significantly different tendency depending on the difference in the basic estimated state (“bad physical condition”, “diffused concentration” and “excited state”). It is. If it is normal, the user who is driving can maintain the tension necessary for driving while maintaining a proper posture. On the other hand, when the physical condition is poor, a gesture that occasionally changes the posture in an attempt to relieve the hotness becomes conspicuous, and the amount of posture movement tends to slightly increase. However, when the physical condition further progresses (or when extreme sleepiness is attacked), the posture becomes unstable and wobbles, and the posture movement tends to increase or decrease. At this time, the posture movement is unstable with no control of the body, so the speed of the posture movement is greatly reduced. Also, when the concentration is scattered, the posture movement increases and decreases slowly, but the posture control speed does not decrease so much because the body control is good. On the other hand, when the person is in an excited state, the posture movement increases rapidly and the movement speed increases because the patient becomes restless or frustrated.

図60は、視線角度波形解析処理のフローチャートの一例を示すものであり、サンプリングルーチンでは、一定時間間隔で定められたサンプリングタイミングが到来する毎に、SS252で顔画像を撮影し、その画像中にて瞳孔位置と、顔中心位置とを特定し、SS253で、該顔中心位置に対する瞳孔の正面方向からのぶれを演算して、視線角度θを求めることができる。そして、波形解析ルーチンでは、SS254にて直近の一定期間にサンプリングされた視線角度値を波形として取得し、SS255で該波形に周知の高速フーリエ変換処理を行なって周波数スペクトラムを求め、SS256で、そのスペクトラムの中心周波数(あるいはピーク周波数)fを演算する。また、SS257では、図53に示すように、波形を一定数の区間σ1,σ2‥に分割し、SS258で区間別の視線角度平均値を演算する。そして、SS259では、区間毎に、平均視線角度値を波形中心線として、積分振幅A1,A2‥を演算する。そして、SS260では、各区間の積分振幅Aを平均し、波形振幅の代表値Anとして決定する。また、SS261では、積分振幅Aの分散Σを演算する。 FIG. 60 shows an example of a flow chart of the line-of-sight angle waveform analysis process. In the sampling routine, a face image is photographed at SS 252 every time a sampling timing determined at regular time intervals arrives, and the image is included in the image. Then, the pupil position and the face center position are specified, and in SS253, the blurring from the front direction of the pupil with respect to the face center position is calculated, and the line-of-sight angle θ can be obtained. In the waveform analysis routine, the line-of-sight angle value sampled in the most recent fixed period in SS254 is acquired as a waveform, and in SS255, a known fast Fourier transform process is performed on the waveform to obtain a frequency spectrum. In SS256, the frequency spectrum is obtained. The center frequency (or peak frequency) f of the spectrum is calculated. Further, in SS257, as shown in FIG. 53, the waveform is divided into a predetermined number of sections σ1, σ2,... In SS259, the integral amplitudes A1, A2,... Are calculated for each section using the average line-of-sight angle value as the waveform center line. In SS260, the integral amplitude A in each section is averaged and determined as a representative value An of the waveform amplitude. Further, the SS261, calculates the variance sigma 2 of the integrated amplitudes A.

SS262では、周波数fが上限基準値fu0より大きくなっているかどうかを調べ、大きくなっていれば監視中の視線角度θの変化速度が「増」であると判定する。また、SS264では、周波数fが下限基準値fL0(>fu0)より小さくなっているかどうかを調べ、小さくなっていれば監視中の視線角度θの変化速度が「減」であると判定する。また、fu0≧f≧fL0ならばSS266に進み、監視中の視線角度θの変化速度が「正常」であると判定する。次に、SS267に進み、積分振幅Aの平均値Anの値を予め定められた閾値と比較して、視線角度θの変化量を「変化小」、「微増」および「急増」のいずれかに判定する(平均値Anが大きいほど、視線角度θの変化量は増加傾向にある)。また、SS268では、Aの分散Σ2の値が閾値以上になっている場合は、視線角度θの変化が増減傾向にある状態、つまり「変調」状態(いわゆる、目がきょろきょろした状態)にあると判定する。   In SS262, it is checked whether or not the frequency f is larger than the upper limit reference value fu0. If it is larger, it is determined that the changing speed of the line-of-sight angle θ being monitored is “increase”. In SS264, it is checked whether the frequency f is smaller than the lower limit reference value fL0 (> fu0). If it is smaller, it is determined that the changing speed of the line-of-sight angle θ being monitored is “decrease”. If fu0 ≧ f ≧ fL0, the process proceeds to SS266, and it is determined that the changing speed of the line-of-sight angle θ being monitored is “normal”. Next, proceeding to SS267, the average value An of the integrated amplitude A is compared with a predetermined threshold value, and the change amount of the line-of-sight angle θ is set to one of “small change”, “slight increase”, and “rapid increase”. Determination (the larger the average value An is, the more the amount of change in the viewing angle θ tends to increase). In SS268, when the value of the variance Σ2 of A is equal to or greater than the threshold value, the change in the line-of-sight angle θ tends to increase or decrease, that is, the “modulation” state (so-called “glanced state”). judge.

まず、視線角度θは、集中力が散漫になった場合に移動量が急増し、また、きょろきょろと変調を来たすようになるので、該集中力散漫と推定する上での有力な決め手となる。また、体調不良が生ずると、その不良の程度に応じて視線移動量が減少するので、体調不良の推定にも有効である。また、興奮状態でも視線移動量は減少するが、体調不良時は、視界に変化が起きた場合に視線がついてゆきにくくなり、移動速度も減少するのに対し、興奮状態では、視界の変化等に鋭敏に反応してこれを睨みつけるなど、時折生ずる視線移動の速度は非常に大きいので、互いに識別することができる。   First, the line-of-sight angle θ is a decisive factor in estimating the distraction of concentration because the amount of movement increases rapidly when the concentration is distracted, and the modulation is abrupt. In addition, when a poor physical condition occurs, the amount of line-of-sight movement decreases according to the degree of the poor condition, which is also effective for estimating a poor physical condition. In addition, the amount of gaze movement decreases even in the excited state, but when the physical condition is poor, it becomes difficult to follow the line of sight when the visual field changes, and the movement speed also decreases, while in the excited state the visual field changes, etc. The speed of the gaze movement that occurs from time to time, such as being sensitive to and scolding it, is so great that they can be distinguished from each other.

図61は、瞳孔径変化解析処理のフローチャートの一例を示すものであり、サンプリングルーチンでは、一定時間間隔で定められたサンプリングタイミングが到来する毎に、SS302でアイリスカメラ527(図1)によりユーザーのアイリスを撮影し、SS303では、その画像上にて瞳孔径dを決定する。そして、解析ルーチンでは、SS304にて直近の一定期間にサンプリングされた瞳孔径dを波形として取得する。また、SS305では、図53に示すように、波形を一定数の区間σ1,σ2‥に分割し、SS306で区間別の瞳孔径平均値dnを演算する。そして、SS307では、区間毎に、平均瞳孔径値を波形中心線として、積分振幅A1,A2‥を演算し、SS308では、各区間について計算された積分振幅の平均値Anを演算する。また、SS309では、積分振幅Aの分散Σを演算する。 FIG. 61 shows an example of a flowchart of pupil diameter change analysis processing. In the sampling routine, every time a sampling timing determined at a constant time interval arrives, the SS 302 performs the user's operation with the iris camera 527 (FIG. 1). The iris is photographed, and in SS 303, the pupil diameter d is determined on the image. In the analysis routine, the pupil diameter d sampled in the latest fixed period in SS304 is acquired as a waveform. Further, in SS305, as shown in FIG. 53, the waveform is divided into a predetermined number of sections σ1, σ2,..., And the average pupil diameter dn for each section is calculated in SS306. Then, in SS307, the integrated amplitudes A1, A2,... Are calculated for each section using the average pupil diameter value as the waveform center line, and in SS308, the average value An of the integrated amplitude calculated for each section is calculated. Further, the SS309, calculates the variance sigma 2 of the integrated amplitudes A.

SS310では瞳孔径平均値dnが基準値d0より大きくなっているかどうかを調べ、大きくなっていればSS311に進み、「瞳孔開」と判定する。また、大きくなっていなければSS312に進み、瞳孔径変化波形の積分振幅Aの分散Σが基準値Σ0よりも大きいかどうかを調べ、大きければ「瞳孔径変動」と判定する。また、大きくなければ「正常」と判定する。 In SS310, it is checked whether or not the pupil diameter average value dn is larger than the reference value d0. If it is larger, the process proceeds to SS311 to determine “pupil open”. Further, the process proceeds to SS312 unless increased, determine whether variance sigma 2 of the integrated amplitudes A of the pupil diameter change waveform is larger than the reference value sigma 2 0, it determines "pupil diameter variation" greater. If it is not larger, it is determined as “normal”.

図51に示すように、瞳孔径dは、ユーザーの精神状態に応じて顕著に変化し、特に、特有の瞳孔開状態があるか否かに基づいて、ユーザーが興奮状態にあるか否かを高精度に推定することができる。また、瞳孔径が変動する場合は、集中力散漫であると推定することができる。   As shown in FIG. 51, the pupil diameter d changes significantly according to the mental state of the user, and in particular, whether or not the user is in an excited state based on whether or not there is a specific pupil open state. It can be estimated with high accuracy. Further, when the pupil diameter varies, it can be estimated that the concentration is distracting.

また、本発明においては、運転者のステアリング操作状態も、その運転者の精神ないし肉体状態を推定するための生体状態パラメータとして使用する。ただし、ステアリングのサンプリング及び評価は直線走行時に限るようにし、右左折時やレーン変更時など、操舵角度が必然的に大きくなることが予め予測される期間は、ステアリング操作の監視・評価は行なわないことが望ましい(正常なのに、ステアリングが不安定と判定されてしまう惧れがある)。例えば、ウィンカー点灯操作があった場合は、そのウィンカー点灯期間と、操舵操作が予想される前後の一定期間(例えば、点灯前の約5秒、点灯後の約10秒))については、評価の対象外とするとよい。   In the present invention, the steering operation state of the driver is also used as a biological state parameter for estimating the driver's mental or physical state. However, steering sampling and evaluation should be limited to straight running. Steering operation is not monitored or evaluated during periods when the steering angle is predicted to increase inevitably, such as when turning left or right or when changing lanes. It is desirable that the steering may be determined to be unstable even though it is normal. For example, if there is a blinker lighting operation, the blinker lighting period and a certain period before and after the steering operation is expected (for example, about 5 seconds before lighting and about 10 seconds after lighting) are evaluated. It should be excluded.

図62は、操舵角度波形解析処理のフローチャートの一例を示すものであり、サンプリングルーチンでは、一定時間間隔で定められたサンプリングタイミングが到来する毎に、SS352で、操舵角センサ547の出力により現在の操舵角度φを読み取る(例えば、直進中立状態でφ=0°とし、左右いずれかへの触れ角として定義する(例えば右方向の角度を正、左方向の角度を負とする)。そして、操舵精度解析ルーチンでは、SS353にて直近の一定期間にサンプリングされた操舵角度値を波形として取得し、SS354で該波形に周知の高速フーリエ変換処理を行なって周波数スペクトラムを求め、SS355で、そのスペクトラムの中心周波数(あるいはピーク周波数)fを演算する。また、SS356では、図53に示すように、波形を一定数の区間σ1,σ2‥に分割し、SS357で区間別の操舵角度平均値を演算する。そして、SS358では、区間毎に、平均操舵角度値を波形中心線として、積分振幅A1,A2‥を演算する。そして、SS359では、積分振幅Aの分散Σを演算する。 FIG. 62 shows an example of a flowchart of the steering angle waveform analysis process. In the sampling routine, every time a sampling timing determined at a fixed time interval arrives, the current value is output from the steering angle sensor 547 at SS352. The steering angle φ is read (for example, φ = 0 ° in a straight traveling neutral state, and defined as a touch angle to either the left or right (for example, the right angle is positive and the left angle is negative). In the accuracy analysis routine, a steering angle value sampled in a recent fixed period is acquired as a waveform in SS353, and a known fast Fourier transform process is performed on the waveform in SS354 to obtain a frequency spectrum. In SS355, the spectrum of the spectrum is obtained. The center frequency (or peak frequency) f is calculated, and in SS356, as shown in FIG. The waveform is divided into a fixed number of sections σ1, σ2, etc., and an average steering angle value for each section is calculated in SS357, and in SS358, the integral amplitude A1, the average steering angle value is set as the waveform center line for each section. A2 calculates the ‥. Then, the SS359, calculates the variance sigma 2 of the integrated amplitudes a.

SS360では、周波数fが上限基準値fu0より大きくなっているかどうかを調べ、大きくなっていればSS361に進み、監視中の操舵角度φの変化速度が「増」であると判定する。また、SS362では、周波数fが下限基準値fL0(>fu0)より小さくなっているかどうかを調べ、小さくなっていれば監視中の操舵角度φの変化速度が「減」であると判定する。また、fu0≧f≧fL0ならばSS364に進み、監視中の操舵角度φの変化速度が「正常」であると判定する。次に、SS365に進み、操舵角度φの変化波形の積分振幅Aの分散Σが基準値Σ0よりも大きいかどうかを調べ、大きければ操舵誤差が「増」と判定する(SS366)。また、大きくなければ「正常」と判定する(SS367)。 In SS360, it is checked whether or not the frequency f is larger than the upper limit reference value fu0. If it is larger, the process proceeds to SS361 and it is determined that the changing speed of the steering angle φ being monitored is “increase”. In SS362, it is checked whether or not the frequency f is lower than the lower limit reference value fL0 (> fu0). If it is smaller, it is determined that the changing speed of the steering angle φ being monitored is “decrease”. If fu0 ≧ f ≧ fL0, the process proceeds to SS364, where it is determined that the changing speed of the steering angle φ being monitored is “normal”. Then, the process proceeds to SS365, it determines examined whether variance sigma 2 of the integrated amplitudes A of change waveform of the steering angle φ is larger than the reference value sigma 2 0, larger if the steering error is the "increase" (SS366). If it is not larger, it is determined as “normal” (SS367).

また、操舵誤差に関しては、上記のような操舵角度による検出だけでなく、図1の走行モニタカメラ546によるモニタリング画像から検出することもできる。走行モニタカメラ546は、例えば自動車の正面中央(例えば、フロントグリルの中央など)に取り付けることができ、図63に示すように、走行方向前方の視界を撮影するものである。自動車に対するカメラの取付位置が定まれば、撮影視野上での走行方向における車幅中心位置(自動車側基準位置)も定まり、例えば路肩線、中央線あるいはレーン分離線を画像上で識別することにより、自身が走行中のレーン中心位置を画像上で特定することができる。そして、上記の車幅中心位置のレーン中心位置からのずれを求めれば、自分の運転する自動車がレーンの中央をキープできているかどうかをモニタリングすることができる。図64は、その処理の流れの一例を示すフローチャートであり、SS401では走行モニタ画像のフレームを取得し、SS402では、上記のごとく路肩線、中央線あるいはレーン分離線を示す白線(あるいは追い越し禁止の橙線)のレーン側エッジ線を周知の画像処理により抽出し、それぞれレーン幅位置として特定する。そして、SS403では、そのエッジ線間距離を二分する位置をレーン中心位置として演算する。他方、SS404では、上記画像フレーム上に、車幅中心位置をプロットし、上記のレーン中心位置からの道路幅員方向におけるずれ量ηを演算する。この処理を、予め定められた時間間隔で取り込まれる画像フレームに対して繰り返し、ずれ量ηの時間変化波形として記録する(SS405→SS401)。   Further, the steering error can be detected not only by the above-described detection by the steering angle but also from the monitoring image by the traveling monitor camera 546 in FIG. The traveling monitor camera 546 can be attached to, for example, the center of the front of the automobile (for example, the center of the front grill), and captures the field of view in the traveling direction as shown in FIG. Once the camera mounting position on the vehicle is determined, the vehicle width center position (vehicle side reference position) in the traveling direction in the field of view is also determined. For example, by identifying the shoulder line, center line, or lane separation line on the image The center position of the lane in which the vehicle is traveling can be specified on the image. And if the shift | offset | difference from said lane center position of said vehicle width center position is calculated | required, it can be monitored whether the motor vehicle which it drives can keep the center of a lane. FIG. 64 is a flowchart showing an example of the processing flow. In SS401, a frame of the driving monitor image is acquired. In SS402, as described above, a white line (or overtaking prohibited) indicating a shoulder line, a center line, or a lane separation line. The lane-side edge line (orange line) is extracted by well-known image processing and specified as the lane width position. In SS 403, the position that bisects the distance between the edge lines is calculated as the lane center position. On the other hand, in SS404, the vehicle width center position is plotted on the image frame, and the deviation amount η in the road width direction from the lane center position is calculated. This process is repeated for image frames captured at a predetermined time interval, and recorded as a time-change waveform of the shift amount η (SS405 → SS401).

この場合の操舵精度の解析処理は、例えば図65に示すような流れにより行なうことができる。すなわち、SS451では、直近一定期間の波形の中心線に対する積分振幅Aを演算し、また、SS453では、レーン中心位置からのずれ量η自身の平均値ηnを演算する。SS454では、積分振幅Aを予め定められている基準値A0と比較し、この基準値を超えていればSS455に進んで操舵誤差「増」と判定する。Aが大きいということは、ずれ量ηが時間に対して大きく揺らいでいることを意味し、一種のふらつき走行の傾向を示すものである。一方、レーン中央をキープできず、端に寄っていく傾向が続く場合は、SS454で積分振幅Aが基準値A0より小さくなっていても、ずれ量η自体は大きくなり、異常と判定するべきである。従って、この場合はSS456に進み、ずれ量平均値ηnが基準値ηn0を超えていればSS455に進み、操舵誤差「増」と判定する。他方、ずれ量平均値ηnが基準値ηn0より小さければSS457へ進み、「正常」と判定する。   The steering accuracy analysis processing in this case can be performed according to the flow shown in FIG. 65, for example. That is, in SS451, the integral amplitude A with respect to the center line of the waveform for the latest fixed period is calculated, and in SS453, the average value ηn of the deviation amount η from the lane center position is calculated. In SS454, the integral amplitude A is compared with a predetermined reference value A0, and if it exceeds this reference value, the process proceeds to SS455 and it is determined that the steering error is “increase”. A large A means that the displacement amount η fluctuates greatly with respect to time, and indicates a kind of wobbling traveling tendency. On the other hand, if the center of the lane cannot be kept and the tendency to approach the end continues, even if the integral amplitude A is smaller than the reference value A0 in SS454, the deviation amount η itself is large and should be determined as abnormal. is there. Therefore, in this case, the process proceeds to SS456, and if the deviation amount average value ηn exceeds the reference value ηn0, the process proceeds to SS455 and it is determined that the steering error is “increased”. On the other hand, if the deviation average value ηn is smaller than the reference value ηn0, the process proceeds to SS457 and is determined to be “normal”.

また、操舵速度(操舵に対する反応)については、波形に周知の高速フーリエ変換処理を行なって周波数スペクトラムを求め、そのスペクトラムの中心周波数(あるいはピーク周波数)fを演算して、そのfから傾向を判定することが可能である。この場合、周波数fが上限基準値fu0より大きくなっているかどうかを調べ、大きくなっていれば、操舵速度が「増」であると判定する。また、SS362では、周波数fが下限基準値fL0(>fu0)より小さくなっているかどうかを調べ、小さくなっていれば操舵速度がが「減」であると判定する。また、fu0≧f≧fL0ならば、操舵速度が「正常」であると判定する。   As for the steering speed (response to steering), the waveform is subjected to a well-known fast Fourier transform process to obtain a frequency spectrum, the center frequency (or peak frequency) f of the spectrum is calculated, and the tendency is determined from the f. Is possible. In this case, it is checked whether or not the frequency f is larger than the upper limit reference value fu0. If it is larger, it is determined that the steering speed is “increased”. In SS362, it is checked whether or not the frequency f is smaller than the lower limit reference value fL0 (> fu0), and if it is smaller, it is determined that the steering speed is “decrease”. If fu0 ≧ f ≧ fL0, it is determined that the steering speed is “normal”.

図51に示すように、操舵誤差の増大を検知することで、運転者が集中力散漫状態や興奮状態にあることを推定できる。他方、重度の体調不良(居眠り状態を含む)が発生した場合も、正常な操舵が妨げられるので、誤差の増大傾向からこれを推定することができる。他方、体調不良や集中力の散漫化は操舵への反応が遅れがちになり、操舵速度の減少からこれを推定することができる。また、興奮状態では、いらいらして急ハンドルを切りがちになるので、操舵速度の増加からこれを推定することができる。   As shown in FIG. 51, it can be estimated that the driver is in a state of distraction or an excitement by detecting an increase in steering error. On the other hand, even when a severe physical condition (including a drowsiness) occurs, normal steering is hindered, and this can be estimated from the increasing tendency of errors. On the other hand, poor physical condition and distraction of concentration tend to delay the response to steering, and this can be estimated from the decrease in steering speed. Also, in the excited state, it is irritating and the steering wheel tends to be turned, so this can be estimated from the increase in the steering speed.

さて、走行シーンにおいても、図66の流れに従って被推定状態を特定する処理が行なわれる。この場合、参照される生体状態パラメータの数も多くなるので、照合カウンタの得点を「一致度」とみなして、最も得点の高いもの、つまり一致度の最も高いものを、被推定状態として確定させる方法がより有効である。前述のごとく、照合カウンタへの加算は、マスター情報と判定結果とが完全一致せずとも、定められた範囲内で近接した結果が得られた場合は、完全一致の場合よりも低い得点に制限しつつ、これを照合カウンタへ加算するように実施できる。   Now, also in the traveling scene, processing for specifying the estimated state is performed according to the flow of FIG. In this case, since the number of biological condition parameters to be referred to increases, the score of the matching counter is regarded as the “matching degree”, and the highest score, that is, the highest matching score is determined as the estimated state. The method is more effective. As described above, the addition to the verification counter is limited to a lower score than the case of perfect match if the master information and the judgment result do not completely match but a result close to the specified range is obtained. However, this can be implemented to be added to the verification counter.

被推定状態が特定できれば、これに対応するもてなし制御として、非常の多くの具体例を考えることができる。例えば、図2のテーマ「適正な運転環境設定」OBJ441では、図13の機能選択テーブル373に示すように、カーナビ534(映像出力用)、カーオーディオシステム515、エアコン514、車内照明511、ハンドル調整ユニット及びシート調整ユニットがもてなし動作部として選択され、上記のように、運転者(ユーザー)の精神状態や体調に応じて楽の選曲を変えたり、エアコンの設定温度や、車内の照明色あるいは照明強度を調整したりする。また、ハンドル調整ユニット及びシート調整ユニットは、モータ動作によりハンドルの位置やシートの前後位置あるいは背もたれの角度等を自動で調整するもので、例えば緊張感が薄らいできていると判定された場合は、背もたれを起こしてシートを前に出したり、ハンドル位置を高めたりして運転に集中できるようにする。また、疲れていると判定された場合は、不快感を示すユーザーの動きが静まる向きに、背もたれの角度を微調整したりすることが有効である。   If the estimated state can be identified, a great many specific examples can be considered as the hospitality control corresponding to this. For example, in the theme “appropriate driving environment setting” OBJ 441 in FIG. 2, as shown in the function selection table 373 in FIG. 13, the car navigation system 534 (for video output), the car audio system 515, the air conditioner 514, the interior lighting 511, and the steering wheel adjustment The unit and the seat adjustment unit are selected as the hospitality operation part, and as described above, the music selection is changed according to the mental state and physical condition of the driver (user), the set temperature of the air conditioner, the lighting color or lighting in the car Adjust the strength. In addition, the handle adjustment unit and the seat adjustment unit automatically adjust the position of the handle, the front / rear position of the seat, the angle of the backrest, etc. by the motor operation.For example, when it is determined that the feeling of tension is weakened, Raise the back and raise the seat, or raise the handle so that you can concentrate on driving. When it is determined that the user is tired, it is effective to finely adjust the angle of the backrest in such a direction that the user's movement showing discomfort is calmed down.

また、上記以外にも、次のような態様がある。
・興奮状態(気分が高ぶりすぎていると判断されたとき、あるいは、怒りやストレスを感じていると判断されたとき):静かで心地よい音楽を演奏し、気持ちを落ち着かせるようにする。また、空調温度を下げ、シートバイブレータ550によりゆっくりした(後述の集中力散漫時よりも周期の長い)リズム振動を発生させ、リラックスさせる。また、後続車から追い越し、割り込み、パッシング、ホーン吹鳴などが関連して運転者の不快な精神状態に陥っていることが想定される場合は、「何よ、失礼ね。でも気にしないで。おとなのあなたが大好きよ。」などと、運転者を落ち着かせるメッセージを音声出力する。また、速度が超過したり(車速検知)、あるいは超過しそうになったとき:「ゆっくり行きましょ‥夜は長いのよ。安全運転のあなたが‥す・て・き。」などと、速度抑制を促すメッセージを音声出力する。
・集中力が散漫化したとき:ハンドルバイブレータ551やシートバイブレータ550にインパルス的な強い振動を発生させ、集中を促す。また、アンモニア発生部549から気付け用の強い臭いを発生させる。
・体調不良(疲労や病気症状(発熱など)が認められる場合):速度抑制などの安全運転や、停車・休憩を促す。踏み切りや赤信号に接近したときに注意情報を音声出力する。最悪の場合、運転の見合わせなどを音声出力やモニター表示により通知する。また、方向発生部からリラックスを促す芳香を発生させる。眠気に関しては、集中力が散漫化したときと同じもてなし動作も有効である。
・気持ちが落ち込んでいる(顔の表情、体温)と判断されたとき:景気のよい音楽を演奏したり、照明を赤系など、刺激的なものに変え、気分を盛り上げる。
In addition to the above, there are the following modes.
・ Excited state (when it is determined that the person is feeling too high, or when it is determined that they are feeling angry or stressed): Playing quiet and comfortable music to calm down. Further, the air-conditioning temperature is lowered, and a rhythm vibration that is slow (having a longer period than when the concentration is disseminated later) is generated and relaxed by the seat vibrator 550. Also, if it is assumed that overtaking from the following vehicle, interrupting, passing, horning, etc. are related to the driver's unpleasant mental state, “What, excuse me. Do n’t worry. "I love you as an adult," and so on. Also, when the speed exceeds (vehicle speed detection) or is about to exceed: “Let's go slowly… the night is long. You ’re safe driving.” Output a prompt message.
When the concentration power is diffused: Impulse strong vibration is generated in the handle vibrator 551 and the seat vibrator 550 to promote concentration. Further, a strong odor for care is generated from the ammonia generator 549.
・ Unwell (if fatigue or disease symptoms (such as fever) are observed): Promote safe driving such as speed control, stopping or resting. When the railroad crossing or red signal is approached, caution information is output as a voice. In the worst case, notifications of driving suspension etc. are given by voice output or monitor display. Moreover, the fragrance which encourages relaxation is generated from a direction generation part. As for sleepiness, the same hospitality as when the concentration is distracted is also effective.
・ When it is judged that you are depressed (facial expression, body temperature): Play music with good economy, or change the lighting to something red or other exciting ones to boost your mood.

より具体的な事例について、運転中に演奏するもてなし用音楽の選曲を例にとって説明する。前述の性格種別コードは、特定されたユーザーの性格に対し、適合する性格種別コードを有した音楽ソースを提供する、というように、ユーザーの性格と、選曲される音楽ソースの性格種別コードとが一致する形で利用される。他方、曲モードコードについては、その音楽ソースに付与された曲モードが、特定されたユーザーの精神状態や体調に必ずしも一致適合するように利用されるのではなく、例えば高ぶりすぎた精神状態に対しては、温和・癒し系やヒーリング・α波系の音楽ソースを選択して気持ちを鎮めるなど、ある精神状態を目標値として、ユーザーの精神状態をこれに近づけるように使用される。ユーザーの精神状態高揚度をパラメータ化できる場合、曲モードコードについてもこれに対応付けた序列を設定しておき、該精神状態高揚度パラメータに応じた曲モードコードを選択するように、選曲制御することができる。具体的には、精神状態高揚度パラメータの値が上位となるほどユーザーの精神状態が高揚していると定めたとき、「盛り上げ系」、「爽快系」、「温和・癒し系」、「ヒーリング・α波系」の順で序列を定め、精神状態高揚度パラメータの値が上位となるほど、当該序列の下位に位置する曲モードコードを選択すれば、気持ちが高ぶりすぎている場合はこれを静めるように選曲され、逆に落ち込んでいるときは気分が高揚するように選曲されるよう、曲モードコードを選ぶようにするのである。前者の場合は、気分激昂等に伴うスピードの出し過ぎなどを抑制する効果が得られ、後者の場合は、ユーザーの覚醒を促して運転中の注意力を高める効果が得られるので、いずれも安全運転に寄与する。他方、体調レベルが悪化している場合は、上記の精神状態とは無関係に、ユーザーに疲れを催させるような過激な選曲はなるべく行なわないようにすることが望ましいといえる。   A more specific example will be described taking as an example the selection of music for hospitality performed during driving. The personality type code described above provides a music source having a personality type code that matches the personality of the specified user, such as the personality type code of the music source to be selected. Used in a matching form. On the other hand, for the song mode code, the song mode assigned to the music source is not necessarily used to match and match the mental state and physical condition of the specified user. For example, it is used to set a certain mental state as a target value and to bring the user's mental state closer to this, such as selecting a mild / healing or healing / α wave music source. If the user's mental state elevation can be parameterized, the music mode code is also set in order corresponding to this, and the music selection control is performed so that the song mode code corresponding to the mental state elevation parameter is selected. be able to. Specifically, when it is determined that the mental state of the user is higher the higher the value of the mental state elevation parameter, the “rising system”, “exhilaration system”, “warm / healing system”, “healing / healing system” If you select a song mode code that is located at the lower part of the rank, the higher the value of the mental state elevation parameter is, the calmer it is if you feel too high When the song is selected, and when it is depressed, the song mode code is selected so that the song is selected so as to raise the mood. In the former case, the effect of suppressing excessive speed due to mood excitement, etc. is obtained, and in the latter case, the user's arousal is promoted and the driver's attention is improved. Contributes to driving. On the other hand, when the physical condition level is deteriorated, it can be said that it is desirable not to perform extreme music selection that causes the user to get tired as much as possible regardless of the above mental state.

例えば、図34に示すごとく、ユーザーの精神状態を、興奮(怒り)、集中力散漫(不安・緊張)、安定の3レベルに区分したとき、個々の精神状態レベルに対して、図18の曲モードコードを一義的に対応付けておく。本実施形態では、「怒り」には「温和・癒し系」(SF)、「不安・緊張」には「爽快系」(ST)、安定には「盛り上げ・活力アップ系」(AG)が対応付けられている(第一設定)。   For example, as shown in FIG. 34, when the user's mental state is divided into three levels of excitement (anger), concentration distraction (anxiety / tension), and stability, the music of FIG. A mode code is uniquely associated. In this embodiment, “anger / healing” (SF) corresponds to “anger”, “exhilaration” (ST) corresponds to “anxiety / tension”, and “healing / revitalization” (AG) corresponds to stability. Attached (first setting).

なお、カーナビゲーションシステム534を用いて、一定距離以上遠方の目的地に向かうときは、帰りは運転者の疲れの要素が加わるから、行きよりもより運転を落ち着かせるよう、対応させる曲モードコードのレベルを下げるように設定することができる(第二設定)。図34では、帰りについては、「怒り」には「ヒーリング・α波系」(HL)、「不安・緊張」には「温和・癒し系」(SF)、安定には「爽快系」(ST)が対応付けられている。   When using the car navigation system 534, when heading to a destination farther than a certain distance, the driver's tiredness is added on the way home, so the song mode code corresponding to make the driving calmer than going It can be set to lower the level (second setting). In FIG. 34, regarding “return”, “healing / α wave system” (HL) for “anger”, “mild / healing system” (SF) for “anxiety / tension”, “exhilaration system” (ST) for stability. ) Are associated.

図35は、処理のフローチャートを示すもので、S501で行きか帰りかを判別し、S502、S503で、曲モードコードを対応するレベル設定とする。S504で、生体状態検出部の検出状態を読み取り、S505,S506で精神状態を推定する。「安定状態」の場合はS507の処理、「緊張・不安」の場合はS508の処理、「怒り」の場合はS509の処理となる。各々の精神状態に対応する選曲で音楽演奏を行なう(性格種別は前述の方法で別に判定し、その性格種別に対応する音楽ソース群の中で、精神状態に対応する選曲を行なう)。なお、音楽演奏とともに、室内照明やエアコンの調整も、各精神状態に対応した形態で制御を行なう。例えば、「安定状態」の「行き」の場合は、盛り上げ系音楽(AG)の演奏に加え、赤系照明を使用し、室内温度も多少高めに設定する。「帰り」は、リラックスさせるために、爽快(あるいは安定)系音楽の演奏に加え、照明は落ち着いたアンバー系とし、室内温度が行きよりは少し低く設定する。   FIG. 35 shows a flowchart of the process. In S501, it is determined whether to go or return, and in S502 and S503, the music mode code is set to a corresponding level. In S504, the detection state of the biological state detection unit is read, and the mental state is estimated in S505 and S506. In the case of “stable state”, the processing of S507 is performed, in the case of “tension / anxiety”, the processing of S508 is performed, and in the case of “anger”, the processing of S509 is performed. Music performance is performed with music selection corresponding to each mental state (the personality type is determined separately by the above-described method, and the music selection corresponding to the mental state is performed in the music source group corresponding to the personality type). Note that, along with music performances, room lighting and air conditioner adjustment are also controlled in a form corresponding to each mental state. For example, in the case of “going” in the “stable state”, in addition to the performance music (AG), the red lighting is used and the room temperature is set to be slightly higher. In order to relax, “return” is performed with a refreshing amber system in addition to the performance of refreshing (or stable) music, and the room temperature is set a little lower than the going.

「行き」で「緊張・不安」の場合は、リラックスさせるために、爽快(あるいは安定)系音楽の演奏に加え、照明は落ち着いたアンバー系とし、室内温度が行きよりは少し低く設定する。「帰り」は、癒し系音楽(SF)の演奏に加え、白色系照明を使用し、室内温度はさらに若干下げた設定とする。そして、「行き」で「怒り」の場合は、早急にクールダウンさせる必要があるので、癒し系音楽(SF)の演奏に加え、白色系照明を使用し、エアコンを利かせて室内温度をさらに下げる。「帰り」は、音楽をヒーリング系(HL)とし、青色系の照明に切り替えるが、疲れをいやすために、温度が極端に下がらぬよう、「行き」で「怒り」の場合よりも温度は高めに設定する。   In the case of “going” and “tension / anxiety”, in order to relax, in addition to playing exhilarating (or stable) music, the lighting should be a calm amber system, and the room temperature should be set slightly lower than the going. In “Return”, in addition to the performance of healing music (SF), white lighting is used, and the room temperature is further lowered. And if it is “going” or “angry”, it is necessary to cool down as soon as possible. In addition to playing soothing music (SF), use white lighting and use air conditioning to further increase the room temperature. Lower. “Return” uses music as a healing system (HL) and switches to blue lighting, but to prevent fatigue, the temperature is higher than “going” and “angry” so that the temperature does not drop drastically. Set to.

図2に戻り、降車シーンSCN5及び離脱シーンSCN6では、次のようなもてなし動作が可能である。例えば、テーマ「目的地到着の実感を高めて欲しい」(OBJ151、OBJ161、OBJ251、OBJ261)では、目的地に相応しい音楽や照明によりユーザーの到着をねぎらい、また、「さあ、○○ランドにつきました。思いっきり遊んで楽しみましょう」などのメッセージを出力することができる。また、テーマ「忘れ物・降車時確認」(OBJ351)では、車内への忘れ物や、乳幼児の車内への置き去り防止を促すためのメッセージを出力できる(この動作は、携帯電話1を利用して離脱シーンSCN6でも継続できる)。「降車時の安全確保・トラブル回避」(OBJ352)及び楽に降りたい(OBJ451,OBJ551)では、乗車時と同様、ドアアシスト機構541によるドアの開閉操作補助や、障害物とドアとの衝突抑制モード機能を作動させることができる。なお、離脱シーンにおいても、車外用カメラ518の作動により、自動車周辺の交通状態を監視し、ユーザーに対向車や後続車が迫ってきている場合には、携帯電話1を利用して注意を促すメッセージを出力することなどが可能である。   Returning to FIG. 2, the following hospitality operations are possible in the getting-off scene SCN5 and the leaving scene SCN6. For example, in the theme “I want you to increase your sense of arrival at your destination” (OBJ151, OBJ161, OBJ251, OBJ261) "Let's play and have fun!" In addition, in the theme “Check for lost items / getting off” (OBJ351), it is possible to output a message for forgetting items in the car and for preventing infants from leaving the car (this operation is performed using the mobile phone 1) It can be continued with SCN6). For “OBJ352” and “OBJ451” to get off easily (OBJ352) and to get off easily (OBJ451, OBJ551), the door assist mechanism 541 assists in opening and closing the door and the collision suppression mode between the obstacle and the door is the same as when getting on. Function can be activated. Even in a leaving scene, the operation of the outside camera 518 is used to monitor the traffic conditions around the vehicle, and when the oncoming vehicle or the following vehicle is approaching the user, the mobile phone 1 is used to call attention. It is possible to output a message.

本発明の自動車用ユーザーもてなしシステムの、電気的構成の一例を示すブロック図。The block diagram which shows an example of an electrical structure of the user service system for motor vehicles of this invention. もてなし意思決定テーブルの一例を示す模式図。The schematic diagram which shows an example of the hospitality decision-making table. シーン決定処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of a scene determination process. もてなし主処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of hospitality main processing. シーンフラグの内容を示す模式図。The schematic diagram which shows the content of a scene flag. テーマ別アプリケーションライブラリの概念を示す図。The figure which shows the concept of a theme-specific application library. 機能選択テーブルの第一例を示す図。The figure which shows the 1st example of a function selection table. 機能選択テーブルの第二例を示す図。The figure which shows the 2nd example of a function selection table. 機能選択テーブルの第三例を示す図。The figure which shows the 3rd example of a function selection table. 機能選択テーブルの第四例を示す図。The figure which shows the 4th example of a function selection table. 機能選択テーブルの第五例を示す図。The figure which shows the 5th example of a function selection table. 機能選択テーブルの第六例を示す図。The figure which shows the 6th example of a function selection table. 機能選択テーブルの第七例を示す図。The figure which shows the 7th example of a function selection table. 携帯電話として構成したユーザー側端末装置の一例を示す外観斜視図。The external appearance perspective view which shows an example of the user side terminal device comprised as a mobile telephone. ユーザー側端末装置の電気的構成の一例を示すブロック図。The block diagram which shows an example of the electrical constitution of a user side terminal device. 車内照明の電気的構成の一例を示すブロック図。The block diagram which shows an example of the electrical structure of vehicle interior lighting. カーオーディオシステムの電気的構成の一例を示すブロック図。The block diagram which shows an example of the electrical constitution of a car audio system. 音楽ソースデータベースの内容を示す概念図。The conceptual diagram which shows the content of a music source database. 照明装置の点灯制御データの構成例を示す概念図。The conceptual diagram which shows the structural example of the lighting control data of an illuminating device. 選曲実績記憶部の内容を示す概念図。The conceptual diagram which shows the content of the music selection performance memory | storage part. 選曲実績の統計情報の内容を示す概念図。The conceptual diagram which shows the content of the statistical information of a music selection track record. ストレス反映操作統計記憶部の内容を示す概念図。The conceptual diagram which shows the content of the stress reflection operation statistics memory | storage part. ユーザーが自動車に接近する際のもてなし動作の第一例を示す模式図。The schematic diagram which shows the 1st example of hospitality operation | movement when a user approaches a motor vehicle. 同じく第二例を示す模式図。The schematic diagram which similarly shows a 2nd example. 同じく第三例を示す模式図。The schematic diagram which similarly shows a 3rd example. 同じく第四例を示す模式図。The schematic diagram which similarly shows a 4th example. 同じく第五例を示す模式図。The schematic diagram which similarly shows a 5th example. ユーザーが自動車に接近する際のもてなし動作の処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of a process of the hospitality operation | movement when a user approaches a motor vehicle. 性格分析処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of a personality analysis process. もてなしソース決定処理の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of hospitality source determination processing. 音楽による遠距離もてなしモードでの処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the flow of a process in the long distance hospitality mode by music. 同じく中距離もてなしモードでの処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which similarly shows the flow of a process in medium distance hospitality mode. 同じく近距離もてなしモードでの処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which similarly shows the flow of a process in short distance hospitality mode. 生体状態検出部からの検出情報を用いた精神状態/体調の推定と、曲モードコードの決定例を示す模式図。The schematic diagram which shows the example of mental state / physical condition estimation using the detection information from a biological condition detection part, and the determination of a music mode code. 走行中もてなし処理の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of the hospitality process during driving | running | working. ユーザー登録情報の内容を示す概念図。The conceptual diagram which shows the content of user registration information. 性格種別決定の入力方式の第一例を示す模式図。The schematic diagram which shows the 1st example of the input method of character classification determination. 性格種別決定の入力方式の第二例を示す模式図。The schematic diagram which shows the 2nd example of the input method of character classification determination. 発光ダイオードを用いた照明装置の一例を示す回路図。The circuit diagram which shows an example of the illuminating device using a light emitting diode. ドアアシスト機構の機械的構成部分の説明図。Explanatory drawing of the mechanical component part of a door assist mechanism. ドアアシスト機構の回路図。The circuit diagram of a door assist mechanism. 障害物用ドア旋回ロック機構の構成例を示す模式図。The schematic diagram which shows the structural example of the door rotation lock mechanism for obstacles. 図41のドアアシスト機構の、通常時の作用説明図。FIG. 42 is an operation explanatory diagram of the door assist mechanism of FIG. 41 in a normal state. ノイズキャンセラの構成例を示す概念ブロック図。The conceptual block diagram which shows the structural example of a noise canceller. 同じくハードウェア構成の一例を示すブロック図。The block diagram which similarly shows an example of a hardware configuration. 自動車用ユーザーもてなしシステムにおける、もてなし処理の全体流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the whole flow of the hospitality process in the user service system for motor vehicles. 図46に続くフローチャート。The flowchart following FIG. 図47に続くフローチャート。The flowchart following FIG. 車内におけるカメラの取付位置を例示する模式図。The schematic diagram which illustrates the attachment position of the camera in a vehicle. ハンドルへの種々のセンサ及びもてなし動作部の取付例を示す模式図。The schematic diagram which shows the example of attachment of the various sensors and hospitality operation | movement part to a handle | steering-wheel. 判定テーブルの一例を示す模式図。The schematic diagram which shows an example of the determination table. 血圧変化波形取得とその解析アルゴリズムの一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of blood-pressure change waveform acquisition and its analysis algorithm. 波形解析手法をいくつか例示して示す模式図。The schematic diagram which illustrates and illustrates some waveform analysis methods. 体温波形取得とその解析アルゴリズムの一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of body temperature waveform acquisition and its analysis algorithm. 皮膚抵抗波形取得とその解析アルゴリズムの一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of skin resistance waveform acquisition and its analysis algorithm. 表情変化解析アルゴリズムの一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of a facial expression change analysis algorithm. 姿勢信号波形取得とその解析アルゴリズムの一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of attitude signal waveform acquisition and its analysis algorithm. 姿勢信号波形の生成ハードウェアの一例を示す回路図。FIG. 3 is a circuit diagram showing an example of hardware for generating a posture signal waveform. 種々の被推定状態のイメージ図。The image figure of various to-be-estimated states. 視線角度波形取得とその解析アルゴリズムの一例を示すフローチャート。。The flowchart which shows an example of a gaze angle waveform acquisition and its analysis algorithm. . 瞳孔径波形取得とその解析アルゴリズムの一例を示すフローチャート。。The flowchart which shows an example of a pupil diameter waveform acquisition and its analysis algorithm. . 操舵角度波形取得とその解析アルゴリズムの一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of steering angle waveform acquisition and its analysis algorithm. 走行モニタ画像のイメージ図。The image figure of a driving | running | working monitor image. 走行モニタデータ取得処理の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of a driving | running | working monitor data acquisition process. 走行モニタデータを用いた操舵精度解析処理の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of the steering precision analysis process using driving | running | working monitor data. 状態特定処理の一例を示すフローチャート。The flowchart which shows an example of a state specific process. 被推定状態ともてなし動作種別との関係を示す図。The figure which shows the relationship between a to-be-estimated state and hospitality operation | movement classification.

符号の説明Explanation of symbols

1 携帯電話(ユーザー側端末装置)
2 もてなし意思決定部(もてなし制御部、精神/肉体状態推定手段)
3 もてなし実行制御部(もてなし制御部)
4 通信装置(ホスト側通信手段)
100 自動車用ユーザーもてなしシステム
311 スピーカ(音声出力部)
502〜517,534 もてなし動作部
515 カーオーディオシステム
515b、515c 音楽ソースデータベース(もてなし動作情報記憶部)
515d 操作部(選曲部:ユーザー生体特性情報取得手段)
535 記憶装置(もてなし動作情報記憶部、選曲実績記憶部)
504〜512 照明装置
511 室内照明(照明装置)
521 顔カメラ(生体状態検出部)
523 感圧センサ(生体状態検出部)
519 赤外線センサ(生体状態検出部)
525 体温センサ(生体状態検出部)
524 脈拍センサ(生体状態検出部)
1170 無線通信網
1 Mobile phone (user terminal device)
2 Hospitality decision-making unit (hospitality control unit, mental / physical state estimation means)
3 Hospitality execution control unit (hospitality control unit)
4 Communication device (host side communication means)
100 Automotive User Hospitality System 311 Speaker (Audio Output Unit)
502-517,534 Hospitality operation unit 515 Car audio system 515b, 515c Music source database (hospitality operation information storage unit)
515d operation unit (music selection unit: user biometric information acquisition means)
535 storage device (hospitality operation information storage unit, song selection result storage unit)
504 to 512 Lighting device 511 Indoor lighting (lighting device)
521 Face camera (biological condition detector)
523 Pressure-sensitive sensor (biological state detection unit)
519 Infrared sensor (biological condition detector)
525 Body temperature sensor (biological condition detector)
524 Pulse sensor (biological condition detector)
1170 Wireless communication network

Claims (20)

ユーザーの自動車への接近、乗車、運転又は車内での滞在、降車及び自動車からの離間、の少なくともいずれかにおいて、前記ユーザーによる前記自動車の利用を補助するための、又はユーザーを楽しませるためのもてなし動作を行なうもてなし動作部と、
前記ユーザーの予め定められた生体状態を、当該生体状態を反映した数値パラメータである生体状態パラメータの時間的変化として検出する生体状態検出部と、
検出された前記生体状態パラメータの時間的変化に基づいて、前記ユーザーの精神的状態又は肉体的状態を推定する精神/肉体状態推定手段と、
前記もてなし動作部の動作内容を、推定された前記精神/体調状態の内容に応じて変化させるもてなし制御部と、
を備えたことを特徴とする自動車用ユーザーもてなしシステム。
Hospitality to assist the user or entertain the user by at least one of approaching the user, riding, driving or staying in the car, getting off and leaving the car A hospitality operating part that performs the operation;
A biological state detection unit that detects a predetermined biological state of the user as a temporal change of a biological state parameter that is a numerical parameter reflecting the biological state;
A mental / physical state estimating means for estimating the mental state or physical state of the user based on the detected temporal change of the biological condition parameter;
A hospitality control unit that changes the operation content of the hospitality operation unit according to the content of the estimated mental / physical state;
An automobile user hospitality system characterized by comprising:
前記生体状態変化検出部は、前記生体状態パラメータの時間的変化波形を検出するものであり、
前記精神/肉体状態推定手段は、前記波形の振幅情報に基づいて前記ユーザーの肉体的状態を推定するものである請求項1記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
The biological state change detection unit detects a temporal change waveform of the biological state parameter,
The automobile user hospitality system according to claim 1, wherein the mental / physical state estimating means estimates the physical state of the user based on amplitude information of the waveform.
前記生体状態変化検出部は、前記生体状態パラメータの時間的変化波形を検出するものであり、
前記精神/肉体状態推定手段は、前記波形の周波数情報に基づいて前記ユーザーの精神的状態を推定するものである請求項1又は請求項2に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
The biological state change detection unit detects a temporal change waveform of the biological state parameter,
The automobile user hospitality system according to claim 1 or 2, wherein the mental / physical state estimating means estimates the mental state of the user based on frequency information of the waveform.
前記精神/肉体状態推定手段は、前記ユーザーの精神状態又は肉体状態を、予め定められた複数の精神状態レベル又は精神状態レベルのいずれかに特定するものであり、
前記もてなし動作部の動作内容を規定するもてなし動作情報を、前記複数の精神状態レベル又は精神状態レベルと対応付けて記憶するもてなし動作情報記憶部が設けられ、
前記もてなし制御部は、推定された前記精神状態レベル又は精神状態レベルに対応したもてなし動作情報を前記もてなし動作情報記憶部から読み出し、これに基づいて前記もてなし動作部の動作制御を司る請求項1ないし請求項3のいずれか1項に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
The mental / physical state estimating means specifies the mental state or physical state of the user as one of a plurality of predetermined mental state levels or mental state levels,
A hospitality operation information storage unit that stores hospitality operation information that defines the operation content of the hospitality operation unit in association with the plurality of mental state levels or mental state levels is provided,
The hospitality control unit reads out the hospitality operation information corresponding to the estimated mental state level or the mental state level from the hospitality operation information storage unit, and controls operation of the hospitality operation unit based on the read out hospitality operation information. The automobile user hospitality system according to claim 3.
前記生体状態変化検出部は、前記生体状態パラメータの時間的変化情報として、前記ユーザーの体温の時間的変化状態を検出するものである請求項1ないし請求項4のいずれか1項に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。 The automobile according to any one of claims 1 to 4, wherein the biological state change detection unit detects a temporal change state of the body temperature of the user as temporal change information of the biological state parameter. User hospitality system. 前記生体状態変化検出部は、前記生体状態パラメータの時間的変化状態として、前記ユーザーの顔の表情及び視線方向の少なくともいずれかの時間的変化状態を取得するものである請求項1ないし請求項5のいずれか1項に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。 6. The biological state change detection unit acquires a temporal change state of at least one of the facial expression and the line-of-sight direction of the user as the temporal change state of the biological state parameter. An automobile user hospitality system according to any one of the above. 前記もてなし動作部は、前記ユーザーが前記自動車の運転中に前記もてなし動作を行なうものであり、
前記生体状態変化検出部は、前記ユーザーの前記運転中における前記生体状態パラメータの時間的変化を検出するものである請求項1ないし請求項6のいずれか1項に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
The hospitality operation unit is for the user to perform the hospitality operation while driving the automobile,
The automobile user hospitality system according to any one of claims 1 to 6, wherein the biological state change detection unit detects a temporal change of the biological state parameter during the driving of the user.
前記生体状態変化検出部は、前記生体状態パラメータの時間的変化状態として、血圧、心拍数、体温、皮膚抵抗及び発汗の1又は2以上からなる第一種生体状態パラメータの時間的変化状態を取得するものである請求項7記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。 The biological state change detection unit obtains a temporal change state of a first-type biological state parameter including one or more of blood pressure, heart rate, body temperature, skin resistance, and sweating as the temporal change state of the biological state parameter. 8. A user hospitality system for automobiles according to claim 7. 前記精神/肉体状態推定手段は、前記第一種生体状態パラメータの波形周波数が一定レベル以上に大きくなった場合に、前記ユーザーの精神状態に異常を来たしていると推定する請求項8記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。 9. The automobile according to claim 8, wherein the mental / physical state estimating means estimates that the mental state of the user is abnormal when the waveform frequency of the first-type biological state parameter is greater than a certain level. User hospitality system. 前記生体状態変化検出部は、前記生体状態パラメータの時間的変化状態として、前記ユーザーの運転中の姿勢、視線方向及び表情の少なくともいずれかからなる第二種生体状態パラメータの時間的変化状態を検出するものである請求項7ないし請求項9のいずれか1項に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。 The biological state change detection unit detects a temporal change state of a second type biological state parameter including at least one of a posture, a line-of-sight direction, and a facial expression of the user during driving as the temporal change state of the biological state parameter The automobile user hospitality system according to any one of claims 7 to 9, wherein: 前記精神/肉体状態推定手段は、前記第二種生体状態パラメータの波形振幅が一定レベル以下に小さくなった場合に、前記ユーザーの体調に異常を来たしていると推定する請求項10記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。 11. The vehicle according to claim 10, wherein the mental / physical condition estimating means estimates that the user's physical condition is abnormal when the waveform amplitude of the second-type biological condition parameter is reduced to a certain level or less. User hospitality system. 前記精神/肉体状態推定手段は、前記第二種生体状態パラメータの波形周波数が一定レベル以上に大きくなるか、又は一定レベル以下に小さくなった場合に、前記ユーザーの精神に異常を来たしていると推定する請求項10又は請求項11に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。 The mental / physical state estimating means has an abnormality in the user's spirit when the waveform frequency of the second-type biological state parameter is greater than a certain level or smaller than a certain level. The automobile user hospitality system according to claim 10 or claim 11 to be estimated. 前記生体状態変化検出部は前記生体状態パラメータの時間的変化として、前記ユーザーの瞳孔寸法の時間的変化を検出するものであり、
前記精神/肉体状態推定手段は、検出された前記瞳孔寸法に予め定められたレベル以上の変動が生じている場合に、前記ユーザーの体調に異常を来たしていると推定する請求項1ないし請求項12のいずれか1項に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
The biological state change detection unit detects a temporal change in the pupil size of the user as a temporal change in the biological state parameter,
The mental / physical state estimating means estimates that the physical condition of the user is abnormal when the detected pupil size changes more than a predetermined level. 13. The user service system for automobiles according to any one of 12 above.
前記精神/肉体状態推定手段は、検出された前記瞳孔寸法が予め定められたレベル以上に拡張している場合に、前記ユーザーの精神状態に異常を来たしていると推定する請求項13記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。 14. The automobile according to claim 13, wherein the mental / physical state estimating means estimates that the mental state of the user is abnormal when the detected pupil size is expanded beyond a predetermined level. User hospitality system. 前記生体状態変化検出部が複数設けられ、前記精神/肉体状態推定手段は、それら複数の生体状態変化検出部が検出する前記生体状態パラメータの時間的変化状態の組み合わせに基づいて、前記ユーザーの精神的状態又は肉体的状態を推定する請求項1ないし請求項14のいずれか1項に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。 A plurality of the biological state change detection units are provided, and the mental / physical state estimation means is configured to determine the mentality of the user based on a combination of temporal change states of the biological state parameters detected by the plurality of biological state change detection units. The automobile user hospitality system according to any one of claims 1 to 14, wherein a human state or a physical state is estimated. 前記ユーザーの、推定すべき前記精神的状態又は肉体的状態である複数の被推定状態と、個々の前記被推定状態が成立していると推定するための、前記複数の生体状態変化検出部がそれぞれ検出しているべき前記生体状態パラメータの時間的変化状態の組み合わせとを対応付けて記憶した判定テーブルが設けられ、
前記精神/肉体状態推定手段は、検出された複数の前記生体状態パラメータの時間的変化状態の組み合わせを、前記判定テーブル上の前記組み合わせと照合し、照合一致した組み合わせに対応する被推定状態を現在成立している被推定状態として特定する請求項15記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
The plurality of biological state change detection units for estimating that the user has a plurality of estimated states that are the mental state or physical state to be estimated and each of the estimated states is established. A determination table is provided in which the combination of temporal change states of the biological condition parameters to be detected is stored in association with each other,
The mental / physical state estimation means collates a combination of the detected temporal change states of the plurality of biological condition parameters with the combination on the determination table, and presents an estimated state corresponding to the combination that has been matched. The vehicle user hospitality system according to claim 15, which is specified as an established estimated state.
前記被推定状態は、「集中力散漫」、「体調不良」及び「興奮状態」の少なくとも3つを含む請求項16記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。 The automobile user hospitality system according to claim 16, wherein the estimated state includes at least three of “diffused concentration”, “bad physical condition”, and “excited state”. 前記精神/肉体状態推定手段により前記ユーザーが「集中力散漫」と推定された場合に、前記もてなし制御部は前記もてなし動作部に対し、前記ユーザーを覚醒させる動作を行なわせる請求項17記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。 18. The automobile according to claim 17, wherein when the user is estimated to be "diffused by concentration" by the mental / physical state estimating means, the hospitality control unit causes the hospitality operation unit to perform an operation to wake up the user. User hospitality system. 前記精神/肉体状態推定手段により前記ユーザーが「体調不良」と推定された場合に、前記もてなし制御部は、もてなし動作により前記ユーザーに与えられる外乱刺激が緩和されるように、対応する前記もてなし動作部の動作制御を行なう請求項17記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。 When the mental / physical state estimating means estimates that the user is “bad”, the hospitality control unit performs the corresponding hospitality operation so that the disturbance stimulus given to the user is mitigated by the hospitality operation. 18. The user service system for automobiles according to claim 17, wherein the operation control of the unit is performed. 前記精神/肉体状態推定手段により前記ユーザーが「興奮状態」と推定された場合に、前記もてなし制御部は前記もてなし動作部に対し、前記ユーザーの精神的緊張を緩和するための動作を行なわせる請求項17記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。


When the mental / physical state estimating means estimates that the user is in an “excited state”, the hospitality control unit causes the hospitality operation unit to perform an operation for alleviating the mental tension of the user. Item 18. The hospitality user system for automobiles according to Item 17.


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